論文の概要: Exploring Multi-Modal Integration with Tool-Augmented LLM Agents for Precise Causal Discovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.13667v1
• Date: Wed, 18 Dec 2024 09:50:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-19 16:48:33.548022
• Title: Exploring Multi-Modal Integration with Tool-Augmented LLM Agents for Precise Causal Discovery
• Title（参考訳）: 精密因果発見のためのツール強化LDMエージェントとのマルチモーダル統合の探索
• Authors: ChengAo Shen, Zhengzhang Chen, Dongsheng Luo, Dongkuan Xu, Haifeng Chen, Jingchao Ni,
• Abstract要約: 因果推論は、スマートヘルス、薬物発見のためのAI、AIOpsなど、ドメイン間の意思決定の必須基盤である。 ツール拡張 LLM を利用したマルチエージェントシステムである MATMCD を紹介する。 以上の結果から,マルチモーダル化による因果発見の可能性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.777770849667775
• License:
• Abstract: Causal inference is an imperative foundation for decision-making across domains, such as smart health, AI for drug discovery and AIOps. Traditional statistical causal discovery methods, while well-established, predominantly rely on observational data and often overlook the semantic cues inherent in cause-and-effect relationships. The advent of Large Language Models (LLMs) has ushered in an affordable way of leveraging the semantic cues for knowledge-driven causal discovery, but the development of LLMs for causal discovery lags behind other areas, particularly in the exploration of multi-modality data. To bridge the gap, we introduce MATMCD, a multi-agent system powered by tool-augmented LLMs. MATMCD has two key agents: a Data Augmentation agent that retrieves and processes modality-augmented data, and a Causal Constraint agent that integrates multi-modal data for knowledge-driven inference. Delicate design of the inner-workings ensures successful cooperation of the agents. Our empirical study across seven datasets suggests the significant potential of multi-modality enhanced causal discovery.
• Abstract（参考訳）: 因果推論は、スマートヘルス、薬物発見のためのAI、AIOpsなど、ドメイン間の意思決定の必須基盤である。 伝統的な統計的因果発見法は確立されているが、主に観測データに依存しており、原因と効果の関係に固有の意味的な手がかりを見落としていることが多い。 LLM(Large Language Models)の出現は、知識駆動因果探索にセマンティック・キューを活用するための手頃な方法として定着してきたが、他の分野、特にマルチモダリティデータの探索において、他の分野の因果発見ラグに対するLSMの開発が遅れている。 このギャップを埋めるために,ツール拡張LDMを用いたマルチエージェントシステムであるMATMCDを導入する。 MATMCDには2つの重要なエージェントがある: データ拡張エージェントはモダリティ拡張データを検索し処理し、Causal Constraintエージェントは知識駆動推論のためにマルチモーダルデータを統合する。 内部作業の複雑な設計は、エージェントの協調を成功させる。 7つのデータセットにまたがる実証研究は、マルチモーダル強化因果発見の有意な可能性を示唆している。

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