論文の概要: Using GPT-4 to guide causal machine learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.18607v2
• Date: Wed, 11 Dec 2024 19:43:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-13 17:01:42.125865
• Title: Using GPT-4 to guide causal machine learning
• Title（参考訳）: GPT-4を用いた因果機械学習の指導
• Authors: Anthony C. Constantinou, Neville K. Kitson, Alessio Zanga,
• Abstract要約: 確立されたGPT-4(Turbo)に着目し,その性能を最も制約のある条件下で評価する。 その結果, GPT-4 グラフは評価カテゴリーで最も正確であることがわかった。 GPT-4と因果MLのペアリングは、この制限を克服し、実際のデータからグラフィカル構造を学習し、ドメインの専門家によって特定されたものとより密に一致することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.953513005270839
• License:
• Abstract: Since its introduction to the public, ChatGPT has had an unprecedented impact. While some experts praised AI advancements and highlighted their potential risks, others have been critical about the accuracy and usefulness of Large Language Models (LLMs). In this paper, we are interested in the ability of LLMs to identify causal relationships. We focus on the well-established GPT-4 (Turbo) and evaluate its performance under the most restrictive conditions, by isolating its ability to infer causal relationships based solely on the variable labels without being given any other context by humans, demonstrating the minimum level of effectiveness one can expect when it is provided with label-only information. We show that questionnaire participants judge the GPT-4 graphs as the most accurate in the evaluated categories, closely followed by knowledge graphs constructed by domain experts, with causal Machine Learning (ML) far behind. We use these results to highlight the important limitation of causal ML, which often produces causal graphs that violate common sense, affecting trust in them. However, we show that pairing GPT-4 with causal ML overcomes this limitation, resulting in graphical structures learnt from real data that align more closely with those identified by domain experts, compared to structures learnt by causal ML alone. Overall, our findings suggest that despite GPT-4 not being explicitly designed to reason causally, it can still be a valuable tool for causal representation, as it improves the causal discovery process of causal ML algorithms that are designed to do just that.
• Abstract（参考訳）: 一般公開以来、ChatGPTは前例のない影響を与えてきた。 一部の専門家はAIの進歩を称賛し、潜在的なリスクを強調したが、大規模言語モデル(LLM)の正確性と有用性には批判的だった。 本稿では,LLMが因果関係を識別する能力に興味を持つ。 我々は,GPT-4(Turbo)に着目し,その性能を最も制約のある条件下で評価し,ラベルのみ情報の提供時に期待できる最小限の有効性を示すとともに,人によって他の文脈を与えられることなく,変数ラベルのみに基づいて因果関係を推測する能力を分離した。 質問紙調査では, GPT-4グラフが評価カテゴリーで最も正確であり, ドメインの専門家が構築した知識グラフが, 因果機械学習(ML)がはるかに遅れていることが示唆された。 これらの結果は,共通感覚に反する因果グラフをしばしば生成し,信頼に影響を及ぼす因果MLの重要な限界を明らかにするために用いられる。 しかし, GPT-4と因果MLのペアリングは, この制限を克服し, 結果として, 因果ML単独で学習した構造に比べて, ドメインの専門家によって同定されたものとより密に一致した実データからグラフィカル構造を学習することを示した。 以上の結果から, GPT-4は因果的推論のために明示的に設計されていないが, 因果的MLアルゴリズムの因果的発見プロセスを改善するため, 因果的表現に有用なツールであることが示唆された。

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