論文の概要: Causal Reasoning in Pieces: Modular In-Context Learning for Causal Discovery
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.23488v1
- Date: Thu, 31 Jul 2025 12:10:27 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-01 17:19:09.731338
- Title: Causal Reasoning in Pieces: Modular In-Context Learning for Causal Discovery
- Title（参考訳）: ピースにおける因果推論:因果発見のためのモジュール型インコンテキスト学習
- Authors: Kacper Kadziolka, Saber Salehkaleybar,
- Abstract要約: 因果推論は依然として大きな言語モデルにとって根本的な課題である。
大規模言語モデルによる内部推論の最近の進歩は、関心を喚起している。
我々はOpenAIのo-seriesとDeepSeek-Rモデルファミリを用いたCorr2Causeベンチマークの因果発見について検討した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.72184534513047
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Causal inference remains a fundamental challenge for large language models. Recent advances in internal reasoning with large language models have sparked interest in whether state-of-the-art reasoning models can robustly perform causal discovery-a task where conventional models often suffer from severe overfitting and near-random performance under data perturbations. We study causal discovery on the Corr2Cause benchmark using the emergent OpenAI's o-series and DeepSeek-R model families and find that these reasoning-first architectures achieve significantly greater native gains than prior approaches. To capitalize on these strengths, we introduce a modular in-context pipeline inspired by the Tree-of-Thoughts and Chain-of-Thoughts methodologies, yielding nearly three-fold improvements over conventional baselines. We further probe the pipeline's impact by analyzing reasoning chain length, complexity, and conducting qualitative and quantitative comparisons between conventional and reasoning models. Our findings suggest that while advanced reasoning models represent a substantial leap forward, carefully structured in-context frameworks are essential to maximize their capabilities and offer a generalizable blueprint for causal discovery across diverse domains.
- Abstract（参考訳）: 因果推論は依然として大きな言語モデルにとって根本的な課題である。
大規模言語モデルを用いた内部推論の最近の進歩は、最先端の推論モデルが因果発見を堅牢に行うことができるかどうかという関心を喚起している。
The Corr2Cause benchmark using the emergent OpenAI's o-series and DeepSeek-R model family, and found that these reasoning-first architectures achieve significantly greater native gains than previous approach。
これらの長所を活かすため,従来のベースラインよりも3倍近く改善され,Tree-of-Thoughts法とChain-of-Thoughts法にインスパイアされたモジュール型インコンテキストパイプラインを導入する。
さらに,従来の推論モデルと推論モデルとの定性的,定量的な比較を行い,推論チェーン長,複雑性,パイプラインの影響を解明する。
本研究は,高度な推論モデルが飛躍的な進歩を示す一方で,その能力を最大限に活用し,多様な領域にまたがる因果発見のための一般化可能な青写真を提供するために,注意深く構造化された文脈内フレームワークが不可欠であることを示唆している。
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