論文の概要: CausalChat: Interactive Causal Model Development and Refinement Using Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.14146v1
• Date: Fri, 18 Oct 2024 03:33:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-21 14:26:07.508269
• Title: CausalChat: Interactive Causal Model Development and Refinement Using Large Language Models
• Title（参考訳）: CausalChat: 大規模言語モデルを用いた対話型因果モデルの開発と改善
• Authors: Yanming Zhang, Akshith Kota, Eric Papenhausen, Klaus Mueller,
• Abstract要約: 因果関係は変数間の複雑な関係をモデル化するために多くの分野で広く使われている。 近年のアプローチでは、人間の集団参加を通じて、群衆の知恵を活用して因果ネットワークの構築が試みられている。 我々は,OpenAIのGPT-4のような大規模言語モデルが大量の文献を取り込み,学習した因果的知識を活用するという,異なるアプローチを採用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.408447936592175
• License:
• Abstract: Causal networks are widely used in many fields to model the complex relationships between variables. A recent approach has sought to construct causal networks by leveraging the wisdom of crowds through the collective participation of humans. While this can yield detailed causal networks that model the underlying phenomena quite well, it requires a large number of individuals with domain understanding. We adopt a different approach: leveraging the causal knowledge that large language models, such as OpenAI's GPT-4, have learned by ingesting massive amounts of literature. Within a dedicated visual analytics interface, called CausalChat, users explore single variables or variable pairs recursively to identify causal relations, latent variables, confounders, and mediators, constructing detailed causal networks through conversation. Each probing interaction is translated into a tailored GPT-4 prompt and the response is conveyed through visual representations which are linked to the generated text for explanations. We demonstrate the functionality of CausalChat across diverse data contexts and conduct user studies involving both domain experts and laypersons.
• Abstract（参考訳）: 因果関係は変数間の複雑な関係をモデル化するために多くの分野で広く使われている。 近年のアプローチでは、人間の集団参加を通じて、群衆の知恵を活用して因果ネットワークの構築が試みられている。 これにより、基礎となる現象をうまくモデル化する詳細な因果関係が得られるが、多くの個人がドメインを理解する必要がある。 我々は,OpenAIのGPT-4のような大規模言語モデルが大量の文献を取り込み,学習した因果的知識を活用するという,異なるアプローチを採用する。 CausalChatと呼ばれる専用ビジュアル分析インターフェースでは、ユーザーは単一の変数または変数ペアを再帰的に探索し、因果関係、潜伏変数、共同設立者、仲介者を特定し、会話を通じて詳細な因果ネットワークを構築する。 各確率的相互作用は、調整されたGPT-4プロンプトに変換され、応答は生成したテキストにリンクされた視覚的表現を介して伝達される。 さまざまなデータコンテキストにまたがるCausalChatの機能を実演し、ドメインエキスパートとレイパーの両方が関与するユーザスタディを実施します。

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