論文の概要: Causal Agent based on Large Language Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.06849v1
• Date: Tue, 13 Aug 2024 12:22:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-14 17:36:36.920687
• Title: Causal Agent based on Large Language Model
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルに基づく因果エージェント
• Authors: Kairong Han, Kun Kuang, Ziyu Zhao, Junjian Ye, Fei Wu,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は様々な領域で大きな成功を収めている。 因果問題と因果論の固有の複雑さは、それらを自然言語で正確に記述する上で困難を生じさせる。 我々は,LLMに因果的ツールを,因果的エージェント(Causal Agent)というエージェント・フレームワーク内に組み込んで,因果的問題に対処できるようにした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.81702479532088
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have achieved significant success across various domains. However, the inherent complexity of causal problems and causal theory poses challenges in accurately describing them in natural language, making it difficult for LLMs to comprehend and use them effectively. Causal methods are not easily conveyed through natural language, which hinders LLMs' ability to apply them accurately. Additionally, causal datasets are typically tabular, while LLMs excel in handling natural language data, creating a structural mismatch that impedes effective reasoning with tabular data. This lack of causal reasoning capability limits the development of LLMs. To address these challenges, we have equipped the LLM with causal tools within an agent framework, named the Causal Agent, enabling it to tackle causal problems. The causal agent comprises tools, memory, and reasoning modules. In the tools module, the causal agent applies causal methods to align tabular data with natural language. In the reasoning module, the causal agent employs the ReAct framework to perform reasoning through multiple iterations with the tools. In the memory module, the causal agent maintains a dictionary instance where the keys are unique names and the values are causal graphs. To verify the causal ability of the causal agent, we established a benchmark consisting of four levels of causal problems: variable level, edge level, causal graph level, and causal effect level. We generated a test dataset of 1.3K using ChatGPT-3.5 for these four levels of issues and tested the causal agent on the datasets. Our methodology demonstrates remarkable efficacy on the four-level causal problems, with accuracy rates all above 80%. For further insights and implementation details, our code is accessible via the GitHub repository https://github.com/Kairong-Han/Causal_Agent.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は様々な領域で大きな成功を収めている。 しかし、因果問題や因果論の本質的な複雑さは、それらを自然言語で正確に記述することの難しさを招き、LLMがそれらを理解して効果的に利用することが困難になる。 因果解法は自然言語によって容易に伝達されないため、LLMがそれらを正確に適用できない。 加えて、因果データセットは典型的には表型であるが、LLMは自然言語データを扱うのに優れ、表型データによる効果的な推論を妨げる構造的ミスマッチを生成する。 この因果推論能力の欠如はLLMの開発を制限する。 これらの課題に対処するため、我々はLLMにCausal Agentというエージェントフレームワーク内の因果的ツールを導入し、因果的問題に対処できるようにした。 本発明の因果剤は、ツール、メモリ及び推論モジュールを含む。 ツールモジュールでは、因果的エージェントが、表形式のデータを自然言語に合わせるために因果的手法を適用する。 推論モジュールでは、因果エージェントはReActフレームワークを使用して、ツールを使って複数のイテレーションを通して推論を行う。 メモリモジュールでは、因果エージェントは、キーがユニークな名前で値が因果グラフである辞書インスタンスを保持する。 因果的エージェントの因果的能力を検証するため,変数レベル,エッジレベル,因果的グラフレベル,因果的効果レベルという4段階の因果的問題からなるベンチマークを構築した。 これらの4レベルの問題に対してChatGPT-3.5を用いて1.3Kのテストデータセットを生成し、データセット上で因果エージェントをテストした。 本手法は, 4段階因果問題に対して, 80%以上の精度で顕著な有効性を示す。 さらなる洞察と実装の詳細については、GitHubリポジトリ https://github.com/Kairong-Han/Causal_Agent.comからアクセスできます。

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