論文の概要: Evaluating Large Language Models for Causal Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.15888v1
• Date: Sun, 24 Nov 2024 15:51:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-26 14:21:46.712815
• Title: Evaluating Large Language Models for Causal Modeling
• Title（参考訳）: 因果モデリングのための大規模言語モデルの評価
• Authors: Houssam Razouk, Leonie Benischke, Georg Niess, Roman Kern,
• Abstract要約: 我々は、因果ドメイン知識を因果データ科学のガイドラインとより密に整合した表現に変換する過程を考える。 因果領域の知識を因果変数に蒸留し,LLMを用いて相互作用を検知する2つの新しいタスクを紹介した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5468177185307304
• License:
• Abstract: In this paper, we consider the process of transforming causal domain knowledge into a representation that aligns more closely with guidelines from causal data science. To this end, we introduce two novel tasks related to distilling causal domain knowledge into causal variables and detecting interaction entities using LLMs. We have determined that contemporary LLMs are helpful tools for conducting causal modeling tasks in collaboration with human experts, as they can provide a wider perspective. Specifically, LLMs, such as GPT-4-turbo and Llama3-70b, perform better in distilling causal domain knowledge into causal variables compared to sparse expert models, such as Mixtral-8x22b. On the contrary, sparse expert models such as Mixtral-8x22b stand out as the most effective in identifying interaction entities. Finally, we highlight the dependency between the domain where the entities are generated and the performance of the chosen LLM for causal modeling.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、因果的ドメイン知識を因果的データ科学のガイドラインとより密接に整合した表現に変換する過程について考察する。 そこで本研究では、因果ドメインの知識を因果変数に蒸留し、LLMを用いて相互作用を検知する2つの新しいタスクを紹介した。 我々は,現代LLMが人間専門家と協調して因果モデリングタスクを行う上で,より広い視点を提供する上で有用なツールであると判断した。 特に、GPT-4-turbo や Llama3-70b のような LLM は、Mixtral-8x22b のようなスパースエキスパートモデルと比較して、因果領域の知識を因果変数に蒸留するのに優れている。 逆に、Mixtral-8x22bのようなスパース専門家モデルは、相互作用の実体を識別するのに最も効果的である。 最後に、エンティティが生成されるドメインと、因果モデリングのために選択されたLLMの性能の依存関係を強調する。

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