論文の概要: Do LLMs Have the Generalization Ability in Conducting Causal Inference?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.11385v1
• Date: Tue, 15 Oct 2024 08:23:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-16 14:02:44.512706
• Title: Do LLMs Have the Generalization Ability in Conducting Causal Inference?
• Title（参考訳）: LLMは因果推論の一般化能力を持つか?
• Authors: Chen Wang, Dongming Zhao, Bo Wang, Ruifang He, Yuexian Hou,
• Abstract要約: 本研究では,Large Language Models (LLMs) の未知現象に対する一般化能力を評価する。 LLMは単純なCP、FI、複雑なCIの問題を解く際に優れた一般化性能を示す。 現象の名前が既存の用語を含む場合、その一般化性能はよく知られた用語からの干渉によって妨げられる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.358700891320044
• License:
• Abstract: In causal inference, generalization capability refers to the ability to conduct causal inference methods on new data to estimate the causal-effect between unknown phenomenon, which is crucial for expanding the boundaries of knowledge. Studies have evaluated the causal inference capabilities of Large Language Models (LLMs) concerning known phenomena, yet the generalization capabilities of LLMs concerning unseen phenomena remain unexplored. In this paper, we selected four tasks: Causal Path Discovery (CP), Backdoor Adjustment (BA), Factual Inference (FI), and Counterfactual Inference (CI) as representatives of causal inference tasks. To generate evaluation questions about previously unseen phenomena in new data on the four tasks, we propose a benchmark generation framework, which employs randomly generated graphs and node names to formulate questions within hypothetical new causal scenarios. Based on this framework, we compile a benchmark dataset of varying levels of question complexity. We extensively tested the generalization capabilities of five leading LLMs across four tasks. Experiment results reveal that while LLMs exhibit good generalization performance in solving simple CP, FI, and complex CI questions, they encounter difficulties when tackling BA questions and face obvious performance fluctuations as the problem complexity changes. Furthermore, when the names of phenomena incorporate existing terms, even if these names are entirely novel, their generalization performance can still be hindered by interference from familiar terms.
• Abstract（参考訳）: 因果推論において、一般化能力は、未知の現象の間の因果効果を推定するために、新しいデータに対して因果推論手法を実行する能力を指す。 大規模言語モデル(LLM)の既知の現象に対する因果推論能力の評価は行われているが、未知の現象に関する LLM の一般化能力は未解明のままである。 本稿では、因果推論タスクの代表として、因果経路探索(CP)、バックドア調整(BA)、ファクチュアル推論(FI)、および対向推論(CI)の4つのタスクを選択した。 本研究では,4つのタスクに関する新たなデータにおいて,これまで見られなかった現象に関する評価問題を生成するために,ランダムに生成されたグラフとノード名を用いて,仮説上の新しい因果シナリオ内での質問を定式化するベンチマーク生成フレームワークを提案する。 このフレームワークに基づいて、様々なレベルの質問複雑さのベンチマークデータセットをコンパイルする。 我々は4つのタスクにまたがる5つのLLMの一般化能力を広範囲に検証した。 実験結果から,LLMは単純なCP,FI,複雑なCIの問題を解く上で優れた一般化性能を示すが,BAの問題を解く際には困難に遭遇し,問題の複雑性が変化するにつれて明らかな性能変動に直面していることが明らかとなった。 さらに、現象の名称が既存の用語を含む場合、これらの名称が全く新しいとしても、その一般化性能はよく知られた用語からの干渉によって妨げられる。

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