論文の概要: Measuring the Reliability of Causal Probing Methods: Tradeoffs, Limitations, and the Plight of Nullifying Interventions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.15510v1
• Date: Wed, 28 Aug 2024 03:45:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-29 17:22:57.305391
• Title: Measuring the Reliability of Causal Probing Methods: Tradeoffs, Limitations, and the Plight of Nullifying Interventions
• Title（参考訳）: 因果探究法の信頼性の測定:トレードオフ,限界,核化介入の楽しさ
• Authors: Marc Canby, Adam Davies, Chirag Rastogi, Julia Hockenmaier,
• Abstract要約: 因果探索は、大きな言語モデルのような基礎モデルを理解するためのアプローチである。 本稿では、因果探索介入の信頼性を評価するための一般的な実証分析フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.173096780177902
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Causal probing is an approach to interpreting foundation models, such as large language models, by training probes to recognize latent properties of interest from embeddings, intervening on probes to modify this representation, and analyzing the resulting changes in the model's behavior. While some recent works have cast doubt on the theoretical basis of several leading causal probing intervention methods, it has been unclear how to systematically and empirically evaluate their effectiveness in practice. To address this problem, we propose a general empirical analysis framework to evaluate the reliability of causal probing interventions, formally defining and quantifying two key causal probing desiderata: completeness (fully transforming the representation of the target property) and selectivity (minimally impacting other properties). Our formalism allows us to make the first direct comparisons between different families of causal probing methods (e.g., linear vs. nonlinear or counterfactual vs. nullifying interventions). We conduct extensive experiments across several leading methods, finding that (1) there is an inherent tradeoff between these criteria, and no method is able to consistently satisfy both at once; and (2) across the board, nullifying interventions are always far less complete than counterfactual interventions, indicating that nullifying methods may not be an effective approach to causal probing.
• Abstract（参考訳）: 因果探索 (Causal probing) は、大規模な言語モデルのような基礎モデルを解釈するためのアプローチであり、埋め込みから興味のある潜伏特性を認識するためにプローブを訓練し、この表現を修正するためにプローブに介入し、その結果のモデルの振る舞いの変化を分析する。 近年のいくつかの研究は、いくつかの主要な因果探傷介入法の理論的根拠に疑問を投げかけているが、その実際の有効性を体系的かつ実証的に評価する方法は定かではない。 そこで本研究では、因果探究介入の信頼性を評価するための一般的な実証分析フレームワークを提案し、因果探究介入の2つの重要な因果探究行動(deiderata)を正式に定義し、定量化する。 我々の形式主義は、様々な因果探究法(例えば、線形対非線形対非実数的対非実数的対非実数的介入)の族間での最初の直接比較を可能にする。 我々は,(1)これらの基準の間に固有のトレードオフがあり,同時に両基準を一貫して満たす方法が存在しないこと,(2)ボード全体では,無効化の介入が反事実的介入よりもはるかに不十分であること,そして,無効化の方法が因果探究の効果的なアプローチではないこと,など,様々な先導的手法にまたがる広範な実験を実施している。

関連論文リスト

• ValUES: A Framework for Systematic Validation of Uncertainty Estimation in Semantic Segmentation [2.1517210693540005]
  不確実性推定は、セマンティックセグメンテーション法において不可欠で研究の難しい要素である。 データ関連とモデル関連の不確実性は実際に分離できるのか? 不確実性手法のどのコンポーネントが現実世界のパフォーマンスに欠かせないのか?
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-16T17:02:21Z)
• Causal Inference from Text: Unveiling Interactions between Variables [20.677407402398405]
  既存の方法は、治療と結果の両方に影響を及ぼす共変量しか説明できない。 このバイアスは、衝突しない共変量について十分に考慮されていないことから生じる。 本研究では,変数間の相互作用を明らかにすることにより,バイアスを軽減することを目的とする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-09T11:29:44Z)
• Benchmarking Bayesian Causal Discovery Methods for Downstream Treatment Effect Estimation [137.3520153445413]
  下流推論に重点を置く因果発見手法の評価において,顕著なギャップが存在する。 我々は,GFlowNetsに基づく新たな手法を含む,確立された7つの基本因果探索手法を評価する。 研究の結果,研究対象のアルゴリズムのいくつかは,多種多様なATEモードを効果的に捉えることができることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-11T02:58:10Z)
• Nonparametric Identifiability of Causal Representations from Unknown Interventions [63.1354734978244]
  本研究では, 因果表現学習, 潜伏因果変数を推定するタスク, およびそれらの変数の混合から因果関係を考察する。 我々のゴールは、根底にある真理潜入者とその因果グラフの両方を、介入データから解決不可能なあいまいさの集合まで識別することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-01T10:51:58Z)
• Disentangled Representation for Causal Mediation Analysis [25.114619307838602]
  因果媒介分析(英: Causal mediation analysis)は、直接的および間接的な効果を明らかにするためにしばしば用いられる方法である。 深層学習はメディエーション分析において有望であるが、現在の手法では、治療、メディエーター、結果に同時に影響を及ぼす潜在的共同創設者のみを前提としている。 そこで本研究では,助成金の表現を3つのタイプに分けて,自然的直接効果,自然間接効果,および全効果を正確に推定する,ディスタングル・メディエーション分析変分自動エンコーダ(DMAVAE)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-19T23:37:17Z)
• Valid Inference After Causal Discovery [73.87055989355737]
  我々は、因果関係発見後の推論に有効なツールを開発する。 因果発見とその後の推論アルゴリズムの組み合わせは,高度に膨らんだ誤発見率をもたらすことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-11T17:40:45Z)
• Counterfactual Reasoning for Out-of-distribution Multimodal Sentiment Analysis [56.84237932819403]
  本稿では,OODの高次一般化に対するテキストモダリティの悪影響を推定・緩和することを目的とする。 そこで本研究では,マルチモーダル感情分析のためのモデルに依存しない反現実的フレームワークを考案した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-24T03:57:40Z)
• Empirical Estimates on Hand Manipulation are Recoverable: A Step Towards Individualized and Explainable Robotic Support in Everyday Activities [80.37857025201036]
  ロボットシステムの鍵となる課題は、他のエージェントの振る舞いを理解することである。 正しい推論の処理は、(衝突)因子が実験的に制御されない場合、特に困難である。 人に関する観察研究を行うために必要なツールをロボットに装備することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-27T22:15:56Z)
• Estimation of Bivariate Structural Causal Models by Variational Gaussian Process Regression Under Likelihoods Parametrised by Normalising Flows [74.85071867225533]
  因果機構は構造因果モデルによって記述できる。 最先端の人工知能の大きな欠点の1つは、説明責任の欠如である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-06T14:52:58Z)
• Identifying Causal-Effect Inference Failure with Uncertainty-Aware Models [41.53326337725239]
  本稿では,不確実性推定を最先端のニューラルネットワーク手法のクラスに統合する実践的アプローチを提案する。 提案手法は,高次元データに共通する「非オーバーラップ」の状況に優雅に対処できることを示す。 正確なモデリングの不確実性は、過度に自信を持ち、潜在的に有害なレコメンデーションを与えるのを防ぐことができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-01T00:37:41Z)
• MissDeepCausal: Causal Inference from Incomplete Data Using Deep Latent Variable Models [14.173184309520453]
  因果推論の最先端の手法は、欠落した値を考慮していない。 欠落したデータは、適応された未確立仮説を必要とする。 欠落した値に適応した変分オートエンコーダを通じて分布を学習する潜在的共同設立者について考察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-25T12:58:07Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。