Fugu-MT 論文翻訳(概要): Inducing Causal World Models in LLMs for Zero-Shot Physical Reasoning

論文の概要: Inducing Causal World Models in LLMs for Zero-Shot Physical Reasoning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.19855v2
Date: Tue, 29 Jul 2025 01:57:01 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-07-30 12:52:36.840529
Title: Inducing Causal World Models in LLMs for Zero-Shot Physical Reasoning
Title（参考訳）: ゼロショット物理推論のためのLDMにおける因果世界モデルの導入
Authors: Aditya Sharma, Linh Nguyen, Ananya Gupta, Chengyu Wang, Chiamaka Adebayo, Jakub Kowalski,
Abstract要約: Causal World Model Injection (CWMI)は、AIシステムに因果物理の明示的なモデルを組み込むように設計されたフレームワークである。 CWMIは、ゼロショット物理推論タスクにおいて最先端のAIシステムを大幅に上回る。
参考スコア（独自算出の注目度）: 8.647104927811135
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Large Language Models (LLMs), despite their advanced linguistic capabilities, fundamentally lack an intuitive understanding of physical dynamics, which limits their effectiveness in real-world scenarios that require causal reasoning. In this paper, we introduce Causal World Model Induction (CWMI), a novel framework designed to embed an explicit model of causal physics within an LLM. Our approach incorporates a dedicated Causal Physics Module (CPM) and a new training objective called Causal Intervention Loss, encouraging the model to learn cause-and-effect relationships from multimodal data. By training the model to predict the outcomes of hypothetical interventions instead of merely capturing statistical correlations, CWMI develops a robust internal representation of physical laws. Experimental results show that CWMI significantly outperforms state-of-the-art LLMs on zero-shot physical reasoning tasks, including the PIQA benchmark and our newly proposed PhysiCa-Bench dataset. These findings demonstrate that inducing a causal world model is a critical step toward more reliable and generalizable AI systems.
Abstract（参考訳）: 言語モデル(LLM)は高度な言語機能にもかかわらず、物理的力学の直感的な理解が欠如しており、因果推論を必要とする現実のシナリオにおけるそれらの有効性を制限している。本稿では,LLM内に因果物理の明示的なモデルを構築するための新しいフレームワークであるCausal World Model Injection (CWMI)を紹介する。提案手法は,CPM(Causal Physics Module)とCausal Intervention Loss(Causal Intervention Loss)と呼ばれる新たなトレーニング目標を取り入れ,マルチモーダルデータから因果関係の学習を促す。統計的相関を単に捉えるのではなく、仮説的介入の結果を予測するためにモデルを訓練することにより、CWMIは物理法則の堅牢な内部表現を開発する。実験の結果,CWMIはPIQAベンチマークや新たに提案したPhysicalCa-Benchデータセットなど,ゼロショット物理推論タスクにおいて,最先端のLCMよりも大幅に優れていた。これらの結果は、因果世界モデルの導入が、より信頼性が高く一般化可能なAIシステムへの重要なステップであることを示している。

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