論文の概要: Prompting Strategies for Enabling Large Language Models to Infer Causation from Correlation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.13952v1
• Date: Wed, 18 Dec 2024 15:32:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-19 16:49:55.479114
• Title: Prompting Strategies for Enabling Large Language Models to Infer Causation from Correlation
• Title（参考訳）: 因果関係から因果関係を推定する大規模言語モデルの構築手法
• Authors: Eleni Sgouritsa, Virginia Aglietti, Yee Whye Teh, Arnaud Doucet, Arthur Gretton, Silvia Chiappa,
• Abstract要約: 我々は因果推論に焦点をあて,相関情報に基づく因果関係の確立という課題に対処する。 この問題に対して,元のタスクを固定的なサブクエストに分割するプロンプト戦略を導入する。 既存の因果ベンチマークであるCorr2Causeに対するアプローチを評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.58373854950294
• License:
• Abstract: The reasoning abilities of Large Language Models (LLMs) are attracting increasing attention. In this work, we focus on causal reasoning and address the task of establishing causal relationships based on correlation information, a highly challenging problem on which several LLMs have shown poor performance. We introduce a prompting strategy for this problem that breaks the original task into fixed subquestions, with each subquestion corresponding to one step of a formal causal discovery algorithm, the PC algorithm. The proposed prompting strategy, PC-SubQ, guides the LLM to follow these algorithmic steps, by sequentially prompting it with one subquestion at a time, augmenting the next subquestion's prompt with the answer to the previous one(s). We evaluate our approach on an existing causal benchmark, Corr2Cause: our experiments indicate a performance improvement across five LLMs when comparing PC-SubQ to baseline prompting strategies. Results are robust to causal query perturbations, when modifying the variable names or paraphrasing the expressions.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)の推論能力は注目を集めている。 本研究では,因果推論に着目し,相関情報に基づく因果関係の確立という課題に対処する。 そこで本研究では,従来のタスクを固定的なサブクエストに分割し,形式的因果探索アルゴリズムであるPCアルゴリズムの一段階に対応する各サブクエスト手法を提案する。 提案したプロンプト戦略であるPC-SubQは、LLMにこれらのアルゴリズムステップに従うように誘導し、それらを1つのサブクエストで順次プロンプトし、前のステップへの応答で次のサブクエストのプロンプトを増大させる。 我々は既存の因果ベンチマークであるCorr2Causeに対するアプローチを評価し、PC-SubQとベースラインプロンプト戦略の比較において、5つのLLMのパフォーマンス改善を示す。 結果は、変数名の変更や表現のパラフレーズ化など、因果クエリの摂動に対して堅牢である。

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