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/2408.15510v2
• Date: Fri, 20 Dec 2024 21:17:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:55:00.721497
• 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: Causal Probingは、その表現の介入がアウトプットに与える影響を調べることによって、基礎モデルを分析することを目的としている。 近年の研究では、いくつかの主要な因果探索法の理論的根拠に疑問が投げかけられている。 完全性と選択性という2つの主要な因果探索デシダラタを定量化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.173096780177902
• License:
• Abstract: Causal probing aims to analyze foundation models by examining how intervening on their representation of various latent properties impacts their outputs. Recent works have cast doubt on the theoretical basis of several leading causal probing methods, but it has been unclear how to systematically evaluate the effectiveness of these methods in practice. To address this, we formally define and quantify two key causal probing desiderata: completeness (how thoroughly the representation of the target property has been transformed) and selectivity (how little non-targeted properties have been impacted). We introduce an empirical analysis framework to measure and evaluate these quantities, allowing us to make the first direct comparisons of the reliability of different families of causal probing methods (e.g., linear vs. nonlinear or counterfactual vs. nullifying interventions). We find that: (1) there is an inherent tradeoff between completeness and selectivity; (2) no leading probing method is able to consistently satisfy both criteria at once; (3) methods with more favorable tradeoffs have a more consistent impact on LLM behavior; and (4) nullifying interventions are far less complete than counterfactual interventions, suggesting that nullifying methods may not be an effective approach to causal probing.
• Abstract（参考訳）: Causal Probingは、様々な潜伏特性の表現がアウトプットに与える影響を調べることによって基礎モデルを分析することを目的としている。 最近の研究は、いくつかの主要な因果探索法の理論的根拠に疑問を投げかけているが、実際にこれらの方法の有効性を体系的に評価する方法は定かではない。 これを解決するために、我々は公式に2つの主要な因果探索デシダラタ(deiderata)を定式化し、定量化する:完全性(対象のプロパティの表現がいかに徹底的に変換されたか)と選択性(ターゲット外プロパティがほとんど影響を受けていないか)である。 これらの量を測定し評価するための経験的分析フレームワークを導入し、様々な因果探索手法(例えば、線形対非線形対非実効的対無効化介入)の信頼性を初めて直接比較することを可能にする。 1) 完全性と選択性の間には固有のトレードオフがあること,(2) 先行する探索手法が同時に両方の基準を満足できないこと,(3) より好ましいトレードオフを持つ手法がLCMの行動に一貫した影響を与えること,(4) 無効化介入は反ファクト的な介入よりもはるかに完全ではないこと,そして, 無効化手法が因果探究の効果的なアプローチではないことを示唆する。

関連論文リスト

• 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)
• Advancing Counterfactual Inference through Nonlinear Quantile Regression [77.28323341329461]
  ニューラルネットワークで実装された効率的かつ効果的な対実的推論のためのフレームワークを提案する。 提案手法は、推定された反事実結果から見つからないデータまでを一般化する能力を高める。 複数のデータセットで実施した実証実験の結果は、我々の理論的な主張に対する説得力のある支持を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-09T08:30:51Z)
• 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)
• BaCaDI: Bayesian Causal Discovery with Unknown Interventions [118.93754590721173]
  BaCaDIは因果構造と介入の両方の潜在確率的表現の連続的な空間で機能する。 BaCaDIは、合成因果発見タスクとシミュレートされた遺伝子発現データの実験において、因果構造と介入ターゲットを識別する関連手法より優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-03T16:25:48Z)
• 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)
• Latent Instrumental Variables as Priors in Causal Inference based on Independence of Cause and Mechanism [2.28438857884398]
  因果図形構造における潜時楽器変数や隠蔽共通原因などの潜時変数の役割について検討する。 2つの変数間の因果関係を推論する新しいアルゴリズムを導出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-17T08:18:19Z)
• A One-step Approach to Covariate Shift Adaptation [82.01909503235385]
  多くの機械学習シナリオにおけるデフォルトの前提は、トレーニングとテストサンプルは同じ確率分布から引き出されることである。 予測モデルと関連する重みを1つの最適化で共同で学習する新しいワンステップアプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-08T11:35:47Z)
• 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。