論文の概要: CausalEval: Towards Better Causal Reasoning in Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.16676v4
• Date: Mon, 17 Feb 2025 20:16:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-19 14:04:36.136552
• Title: CausalEval: Towards Better Causal Reasoning in Language Models
• Title（参考訳）: CausalEval: 言語モデルにおけるCausal Reasoningの改善
• Authors: Longxuan Yu, Delin Chen, Siheng Xiong, Qingyang Wu, Qingzhen Liu, Dawei Li, Zhikai Chen, Xiaoze Liu, Liangming Pan,
• Abstract要約: 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。 言語モデル(LM)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いまだに不確実である。 因果推論のためのLMの強化を目的とした研究のレビューであるCausalEvalを紹介する。
• 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 language models (LMs) 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 paper, we introduce CausalEval, a comprehensive review of research aimed at enhancing LMs for causal reasoning, coupled with an empirical evaluation of current models and methods. We categorize existing methods based on the role of LMs: either as reasoning engines or as helpers providing knowledge or data to traditional CR methods, followed by a detailed discussion of methodologies in each category. We then assess the performance of current LMs and various enhancement methods on a range of causal reasoning tasks, providing key findings and in-depth analysis. Finally, we present 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 LMs.
• 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。 言語モデル(LM)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。 本稿では、因果推論のためのLMの強化を目的とした総合的な研究のレビューであるCausalEvalを紹介し、現在のモデルと手法を実証的に評価する。 本研究は,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やヘルパーとして,LM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う。 次に、様々な因果推論タスクにおいて、現在のLMの性能と様々な拡張手法を評価し、重要な発見と詳細な分析を提供する。 最後に,現在の研究から得られた知見を提示し,今後の研究に向けての有望な方向性を明らかにする。 我々は,本研究が総合的な資源として機能することを目指しており,LMによる因果推論のさらなる進歩を育成している。

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