論文の概要: Discovering maximally consistent distribution of causal tournaments with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.14019v1
• Date: Wed, 18 Dec 2024 16:37:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-19 13:24:32.779409
• Title: Discovering maximally consistent distribution of causal tournaments with Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルによる因果トーナメントの最大一貫した分布の発見
• Authors: Federico Baldo, Simon Ferreira, Charles K. Assaad,
• Abstract要約: 因果発見は複雑なシステムを理解するのに不可欠である。 伝統的な手法は、しばしば強い、証明不可能な仮定に依存する。 本稿では,非循環トーナメントの分布を導出する新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8192907805418583
• License:
• Abstract: Causal discovery is essential for understanding complex systems, yet traditional methods often depend on strong, untestable assumptions, making the process challenging. Large Language Models (LLMs) present a promising alternative for extracting causal insights from text-based metadata, which consolidates domain expertise. However, LLMs are prone to unreliability and hallucinations, necessitating strategies that account for their limitations. One such strategy involves leveraging a consistency measure to evaluate reliability. Additionally, most text metadata does not clearly distinguish direct causal relationships from indirect ones, further complicating the inference of causal graphs. As a result, focusing on causal orderings, rather than causal graphs, emerges as a more practical and robust approach. We propose a novel method to derive a distribution of acyclic tournaments (representing plausible causal orders) that maximizes a consistency score. Our approach begins by computing pairwise consistency scores between variables, yielding a cyclic tournament that aggregates these scores. From this structure, we identify optimal acyclic tournaments compatible with the original tournament, prioritizing those that maximize consistency across all configurations. We tested our method on both classical and well-established bechmarks, as well as real-world datasets from epidemiology and public health. Our results demonstrate the effectiveness of our approach in recovering distributions causal orders with minimal error.
• Abstract（参考訳）: 因果発見は複雑なシステムを理解するのに不可欠であるが、従来の手法はしばしば強い、証明不可能な仮定に依存し、そのプロセスは困難である。 大規模言語モデル(LLM)は、テキストベースのメタデータから因果的な洞察を抽出する、ドメインの専門知識を集約する、有望な代替手段を提供する。 しかし、LSMは信頼できないことや幻覚を起こす傾向があり、その限界を考慮に入れた戦略を必要とする。 そのような戦略の1つは、信頼性を評価するために一貫性尺度を活用することである。 さらに、ほとんどのテキストメタデータは直接因果関係と間接的因果関係を明確に区別せず、さらに因果グラフの推論を複雑にしている。 その結果、因果グラフではなく因果順序付けに焦点を合わせることは、より実践的で堅牢なアプローチとして現れる。 一貫性を最大化する非循環型トーナメント(もっともらしい因果順序を表す)の分布を導出する新しい手法を提案する。 私たちのアプローチは、変数間のペアワイズ一貫性スコアを計算し、これらのスコアを集約する循環トーナメントを生成することから始まります。 この構造から,全ての構成の整合性を最大化するトーナメントを優先して,本来のトーナメントと互換性のある最適非循環トーナメントを同定する。 疫学と公衆衛生学から得られた実世界のデータセットと同様に、古典的および確立されたベッチマークの両方で本手法を検証した。 本研究は,最小限の誤差で分布の因果順序を復元する手法の有効性を示すものである。

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