論文の概要: Causality for Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15319v1
• Date: Sun, 20 Oct 2024 07:22:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:22:32.993216
• Title: Causality for Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルに対する因果関係
• Authors: Anpeng Wu, Kun Kuang, Minqin Zhu, Yingrong Wang, Yujia Zheng, Kairong Han, Baohong Li, Guangyi Chen, Fei Wu, Kun Zhang,
• Abstract要約: 数十億または数兆のパラメータを持つ大規模言語モデル(LLM)は、膨大なデータセットでトレーニングされており、一連の言語タスクで前例のない成功を収めている。 近年の研究では、LLMは因果オウムとして機能し、因果知識を真に理解したり応用したりすることなくリサイクリングすることができることが強調されている。 本調査は, ライフサイクルのすべての段階において, 因果性がどのようにLCMを強化するかを検討することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.10970529459278
• License:
• Abstract: Recent breakthroughs in artificial intelligence have driven a paradigm shift, where large language models (LLMs) with billions or trillions of parameters are trained on vast datasets, achieving unprecedented success across a series of language tasks. However, despite these successes, LLMs still rely on probabilistic modeling, which often captures spurious correlations rooted in linguistic patterns and social stereotypes, rather than the true causal relationships between entities and events. This limitation renders LLMs vulnerable to issues such as demographic biases, social stereotypes, and LLM hallucinations. These challenges highlight the urgent need to integrate causality into LLMs, moving beyond correlation-driven paradigms to build more reliable and ethically aligned AI systems. While many existing surveys and studies focus on utilizing prompt engineering to activate LLMs for causal knowledge or developing benchmarks to assess their causal reasoning abilities, most of these efforts rely on human intervention to activate pre-trained models. How to embed causality into the training process of LLMs and build more general and intelligent models remains unexplored. Recent research highlights that LLMs function as causal parrots, capable of reciting causal knowledge without truly understanding or applying it. These prompt-based methods are still limited to human interventional improvements. This survey aims to address this gap by exploring how causality can enhance LLMs at every stage of their lifecycle-from token embedding learning and foundation model training to fine-tuning, alignment, inference, and evaluation-paving the way for more interpretable, reliable, and causally-informed models. Additionally, we further outline six promising future directions to advance LLM development, enhance their causal reasoning capabilities, and address the current limitations these models face.
• Abstract（参考訳）: 近年の人工知能のブレークスルーは、数十億ないし数兆のパラメータを持つ大規模言語モデル(LLM)を巨大なデータセットでトレーニングし、一連の言語タスクで前例のない成功を収めるパラダイムシフトを駆り立てている。 しかし、これらの成功にもかかわらず、LLMは依然として確率的モデリングに依存しており、実体と出来事の間の真の因果関係ではなく、言語パターンや社会的ステレオタイプに根ざした急激な相関をしばしば捉えている。 この制限により、LLMは人口統計バイアス、社会的ステレオタイプ、LLM幻覚といった問題に弱い。 これらの課題は、より信頼性が高く倫理的に整合したAIシステムを構築するために相関駆動のパラダイムを超えて、LLMに因果関係を統合する緊急の必要性を強調している。 既存の多くの調査や研究は、因果的知識や因果的推論能力を評価するためのベンチマークを開発するために、迅速なエンジニアリングを活用することに重点を置いているが、これらの取り組みの多くは、事前訓練されたモデルを活性化するための人間の介入に依存している。 LLMのトレーニングプロセスに因果関係を組み込んで、より汎用的でインテリジェントなモデルを構築する方法はまだ解明されていない。 近年の研究では、LLMは因果オウムとして機能し、因果知識を真に理解したり応用したりすることなくリサイクリングすることができることが強調されている。 これらのプロンプトベースの方法はまだ人間の介入による改善に限られている。 この調査は、トークン埋め込み学習と基礎モデルトレーニングから微調整、アライメント、推論、評価まで、ライフサイクルの各段階で因果性がどのようにLCMを強化できるかを探求することで、このギャップに対処することを目的としている。 さらに,LLM開発を推し進め,因果推論能力を高め,これらのモデルが直面する現在の限界に対処する6つの今後の方向性について概説する。

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