論文の概要: COLD: Causal reasOning in cLosed Daily activities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.19500v1
• Date: Fri, 29 Nov 2024 06:37:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-02 15:23:12.399502
• Title: COLD: Causal reasOning in cLosed Daily activities
• Title（参考訳）: COLD:cLosed Daily活動における因果関係の再検討
• Authors: Abhinav Joshi, Areeb Ahmad, Ashutosh Modi,
• Abstract要約: 我々はCOLD(Causal reasOning in cLosed Daily activities)フレームワークを提案する。 出来事の因果性を理解するために、日々の現実的な活動に対する人間の理解に基づいて構築されている。 提案手法は,膨大な因果クエリ作成を容易にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.782872276680731
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have shown state-of-the-art performance in a variety of tasks, including arithmetic and reasoning; however, to gauge the intellectual capabilities of LLMs, causal reasoning has become a reliable proxy for validating a general understanding of the mechanics and intricacies of the world similar to humans. Previous works in natural language processing (NLP) have either focused on open-ended causal reasoning via causal commonsense reasoning (CCR) or framed a symbolic representation-based question answering for theoretically backed-up analysis via a causal inference engine. The former adds an advantage of real-world grounding but lacks theoretically backed-up analysis/validation, whereas the latter is far from real-world grounding. In this work, we bridge this gap by proposing the COLD (Causal reasOning in cLosed Daily activities) framework, which is built upon human understanding of daily real-world activities to reason about the causal nature of events. We show that the proposed framework facilitates the creation of enormous causal queries (~ 9 million) and comes close to the mini-turing test, simulating causal reasoning to evaluate the understanding of a daily real-world task. We evaluate multiple LLMs on the created causal queries and find that causal reasoning is challenging even for activities trivial to humans. We further explore (the causal reasoning abilities of LLMs) using the backdoor criterion to determine the causal strength between events.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、算術や推論を含む様々なタスクにおいて最先端のパフォーマンスを示してきたが、LLMの知的能力を評価するために、因果推論は人間に似た世界の力学と複雑さの一般的な理解を検証するための信頼性の高いプロキシとなっている。 自然言語処理(NLP)におけるこれまでの研究は、因果共感覚推論(CCR)によるオープンエンド因果推論(open-ended causal reasoning)や、因果推論エンジンによる理論的バックアップ分析のための記号表現に基づく質問応答のフレーム化に重点を置いてきた。 前者は現実世界のグラウンド化の利点を付加するが、理論上は解析・検証が不十分であり、後者は現実世界のグラウンド化には程遠い。 本研究は,日常活動の人間的理解に基づくCOLD(Causal reasOning in cLosed Daily activities)フレームワークの提案により,このギャップを埋めるものである。 提案手法は, 膨大な因果クエリ(約900万)の作成を促進するとともに, 因果推論をシミュレートし, 日常的な実世界の課題の理解を評価する。 生成した因果クエリから複数のLSMを評価し,人間に自明な活動であっても因果推論は困難であることがわかった。 さらに, バックドア基準を用いて, 事象間の因果的強度を判定する(LCMの因果的推論能力)。

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