Fugu-MT 論文翻訳(概要): Improving Causal Reasoning in Large Language Models: A Survey

論文の概要: Improving Causal Reasoning in Large Language Models: A Survey

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.16676v1
Date: Tue, 22 Oct 2024 04:18:19 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-10-23 14:30:27.681765
Title: Improving Causal Reasoning in Large Language Models: A Survey
Title（参考訳）: 大規模言語モデルにおける因果推論の改善に関する調査
Authors: Siheng Xiong, Delin Chen, Qingyang Wu, Longxuan Yu, Qingzhen Liu, Dawei Li, Zhikai Chen, Xiaoze Liu, Liangming Pan,
Abstract要約: 因果推論は知性の重要な側面であり、問題解決、意思決定、世界理解に不可欠である。大規模言語モデル(LLM)は出力に対して有理性を生成することができるが、因果推論を確実に行う能力は未だ不明である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 16.55801836321059
License:
Abstract: Causal reasoning (CR) is a crucial aspect of intelligence, essential for problem-solving, decision-making, and understanding the world. While large language models (LLMs) can generate rationales for their outputs, their ability to reliably perform causal reasoning remains uncertain, often falling short in tasks requiring a deep understanding of causality. In this survey, we provide a comprehensive review of research aimed at enhancing LLMs for causal reasoning. We categorize existing methods based on the role of LLMs: either as reasoning engines or as helpers providing knowledge or data to traditional CR methods, followed by a detailed discussion of the methodologies in each category. We then evaluate the performance of LLMs on various causal reasoning tasks, providing key findings and in-depth analysis. Finally, we provide insights from current studies and highlight promising directions for future research. We aim for this work to serve as a comprehensive resource, fostering further advancements in causal reasoning with LLMs. Resources are available at https://github.com/chendl02/Awesome-LLM-causal-reasoning.
Abstract（参考訳）: 因果推論(CR)は知性の重要な側面であり、問題解決、意思決定、世界理解に不可欠である。大きな言語モデル(LLM)はアウトプットに対して合理性を生成することができるが、因果推論を確実に行う能力は依然として不確実であり、因果関係の深い理解を必要とするタスクでは不足することが多い。本調査では、因果推論のためのLSMの強化を目的とした総合的な研究のレビューを行う。我々は,従来のCR手法に知識やデータを提供するための推論エンジンとして,あるいはヘルパーとして,LLMの役割に基づいた既存手法を分類し,その後,各カテゴリにおける方法論の詳細な議論を行った。次に、様々な因果推論タスクにおけるLCMの性能を評価し、重要な発見と詳細な分析を行った。最後に、現在の研究から洞察を提供し、今後の研究に期待できる方向性を明らかにする。本研究は, LLMによる因果推論のさらなる進歩を促進すべく, 総合的な資源として機能することを目的としている。リソースはhttps://github.com/chendl02/Awesome-LLM-causal-reasoning.comで入手できる。

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