論文の概要: Hypothesizing Missing Causal Variables with LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.02604v1
• Date: Wed, 4 Sep 2024 10:37:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-09-05 19:10:42.895106
• Title: Hypothesizing Missing Causal Variables with LLMs
• Title（参考訳）: LLMを用いた疑似因果変数の仮説化
• Authors: Ivaxi Sheth, Sahar Abdelnabi, Mario Fritz,
• Abstract要約: 我々は、入力が欠落変数を持つ部分因果グラフであるような新しいタスクを定式化し、出力は部分グラフを完成させるための欠落変数に関する仮説である。 原因と効果の間の媒介変数を仮説化するLLMの強い能力を示す。 また,オープンソースモデルの一部がGPT-4モデルより優れているという驚くべき結果も得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.28678224020973
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Scientific discovery is a catalyst for human intellectual advances, driven by the cycle of hypothesis generation, experimental design, data evaluation, and iterative assumption refinement. This process, while crucial, is expensive and heavily dependent on the domain knowledge of scientists to generate hypotheses and navigate the scientific cycle. Central to this is causality, the ability to establish the relationship between the cause and the effect. Motivated by the scientific discovery process, in this work, we formulate a novel task where the input is a partial causal graph with missing variables, and the output is a hypothesis about the missing variables to complete the partial graph. We design a benchmark with varying difficulty levels and knowledge assumptions about the causal graph. With the growing interest in using Large Language Models (LLMs) to assist in scientific discovery, we benchmark open-source and closed models on our testbed. We show the strong ability of LLMs to hypothesize the mediation variables between a cause and its effect. In contrast, they underperform in hypothesizing the cause and effect variables themselves. We also observe surprising results where some of the open-source models outperform the closed GPT-4 model.
• Abstract（参考訳）: 科学的発見は、仮説生成、実験設計、データ評価、反復的仮定改善のサイクルによって駆動される、人間の知的進歩のための触媒である。 このプロセスは、重要なものの、仮説を作成し、科学サイクルをナビゲートするために、科学者のドメイン知識に大きく依存している。 この中心にあるのは因果関係であり、原因と効果の関係を確立する能力である。 科学的発見プロセスによって動機づけられたこの研究では、入力が欠落変数を持つ部分因果グラフであるような新しいタスクを定式化し、出力は欠落変数に関する仮説であり、部分グラフを完成させる。 我々は、因果グラフに関する様々な難易度と知識仮定を持つベンチマークを設計する。 科学的な発見を支援するためにLLM(Large Language Models)の使用に関心が高まり、テストベッド上でオープンソースおよびクローズドなモデルをベンチマークします。 原因と効果の間の媒介変数を仮説化するLLMの強い能力を示す。 対照的に、彼らは原因と影響の変数自体を仮説化するのに不適当である。 また,オープンソースモデルの一部がGPT-4モデルより優れているという驚くべき結果も得られた。

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