論文の概要: Correlation or Causation: Analyzing the Causal Structures of LLM and LRM Reasoning Process

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.17380v1
• Date: Mon, 22 Sep 2025 06:44:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-23 18:58:16.239375
• Title: Correlation or Causation: Analyzing the Causal Structures of LLM and LRM Reasoning Process
• Title（参考訳）: 相関・因果関係:LLMおよびLRM共振過程の因果構造の解析
• Authors: Zhizhang FU, Guangsheng Bao, Hongbo Zhang, Chenkai Hu, Yue Zhang,
• Abstract要約: 本研究は、推論モデルにおける因果関係の理解に寄与し、より強力な因果基盤を持つ将来のAIシステムを設計するための洞察を提供する。 以上の結果から,RLVRをトレーニングしたLEMは,より優れた因果推論能力を示し,理想的な因果構造とより密に一致していることが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.790468401903874
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: LLMs suffer from critical reasoning issues such as unfaithfulness, bias, and inconsistency, since they lack robust causal underpinnings and may rely on superficial correlations rather than genuine understanding. Successive LRMs have emerged as a promising alternative, leveraging advanced training techniques such as reinforcement learning (RL) and distillation to improve task accuracy. However, the impact of these training methods on causality remains largely unexplored. In this study, we conduct a systematic causal analysis on LLMs and LRMs, examining structural causal models (SCMs) of four key variables: problem instruction (Z), thinking process (T), reasoning steps (X), and answer (Y). Our findings reveal that RLVR-trained LRMs exhibit enhanced causal reasoning capabilities, aligning more closely with ideal causal structures, while LLMs and distilled LRMs fail to address causality-related deficiencies. Our further investigation indicates that RLVR reduces spurious correlations and strengthens genuine causal patterns, thereby mitigating unfaithfulness and bias. In addition, our inspection on the dynamics of the RLVR training process observes a high correlation between reduced spurious features and improved causal structures, where the causal relationships consistently improve in the training process. This study contributes to the understanding of causality in reasoning models, highlights the critical role of RLVR in enhancing causal reasoning, and provides insights for designing future AI systems with stronger causal foundations. We release our code and data at https://github.com/Harryking1999/CoT_Causal_Analysis.
• Abstract（参考訳）: LLMは、堅牢な因果的基盤が欠如しており、真の理解よりも表面的相関に頼っているため、不信、偏見、矛盾といった批判的な推論問題に悩まされる。 逐次LEMは、強化学習(RL)や蒸留といった高度な訓練技術を活用してタスク精度を向上させる、有望な代替手段として登場した。 しかし、これらの訓練方法が因果関係に与える影響は未解明のままである。 本研究では, LLM と LRM に関する系統的因果解析を行い, 問題指導 (Z), 思考過程 (T), 推論ステップ (X), 回答 (Y) の4つの主要な変数の構造因果モデル (SCM) について検討する。 以上の結果から, RLVR をトレーニングした LRM は因果推論能力が向上し, 理想的な因果構造との整合性が向上する一方, LLM や蒸留 LRM は因果関連障害に対処できないことが明らかとなった。 我々の研究は、RLVRが刺激的な相関を減らし、真の因果パターンを強化し、不誠実さと偏見を軽減することを示唆している。 さらに,RLVRトレーニングプロセスのダイナミックスを検査した結果,トレーニングプロセスにおける因果関係が常に改善されるような,刺激の少ない特徴と改善された因果構造との間に高い相関関係が認められた。 本研究は、推論モデルにおける因果関係の理解に寄与し、因果推論の強化におけるRLVRの重要な役割を強調し、より強力な因果基盤を持つ未来のAIシステムを設計するための洞察を提供する。 コードとデータはhttps://github.com/Harryking 1999/CoT_Causal_Analysis.comで公開しています。

関連論文リスト

• RL-PLUS: Countering Capability Boundary Collapse of LLMs in Reinforcement Learning with Hybrid-policy Optimization [86.30192066451256]
  大規模言語モデル(LLM)のための新しいハイブリッド政治最適化手法RL-PLUSを提案する。 RL-PLUSは、外部データと内部エクスプロイトを相乗化して、より強力な推論能力を達成し、ベースモデルのバウンダリを超える。 提案手法の優位性と一般化性を示すため,理論解析と広範な実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-31T23:55:29Z)
• Learning Nonlinear Causal Reductions to Explain Reinforcement Learning Policies [50.30741668990102]
  我々は、強化学習政策の行動を説明するための因果的視点を採っている。 我々はこれらの関係を説明する単純化された高レベルの因果関係モデルを学ぶ。 非線形因果モデルのクラスに対して、一意の解が存在することを証明する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-20T10:25:24Z)
• Beyond Accuracy: Dissecting Mathematical Reasoning for LLMs Under Reinforcement Learning [82.43575191712726]
  本稿では,強化学習が推論に与える影響を明らかにするための,きめ細かい分析フレームワークを提案する。 本フレームワークは,RLトレーニングの恩恵を受けると仮定された重要な要素を具体的に調査する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-05T07:53:59Z)
• Concise Reasoning via Reinforcement Learning [13.657506042120167]
  我々は強化学習(RL)の中核的原則を再考する。 簡潔さと正確さの自然な相関関係を明らかにする。 RLトレーニングの二次段階の導入は、非常に小さな問題セットを用いて、思考の連鎖を著しく減少させることが示される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-07T15:35:54Z)
• Failure Modes of LLMs for Causal Reasoning on Narratives [51.19592551510628]
  世界の知識と論理的推論の相互作用について検討する。 最先端の大規模言語モデル(LLM)は、しばしば表面的な一般化に依存している。 タスクの単純な再構成により、より堅牢な推論行動が引き起こされることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-31T12:48:58Z)
• How Likely Do LLMs with CoT Mimic Human Reasoning? [31.86489714330338]
  大規模言語モデル(LLM)から推論能力を引き出すための有望な手法として思考の連鎖が出現する 我々は,LLMにおける問題指導,推論,解答の関係を理解するために因果解析を用いる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-25T10:13:04Z)
• Seeing is not Believing: Robust Reinforcement Learning against Spurious Correlation [57.351098530477124]
  国家の異なる部分には、保存されていない共同設立者が引き起こす相関関係が存在しない。 このような役に立たないあるいは有害な相関を学習するモデルは、テストケースの共同創設者がトレーニングケースから逸脱したときに破滅的に失敗する可能性がある。 したがって、単純かつ非構造的な不確実性集合を仮定する既存の頑健なアルゴリズムは、この問題に対処するには不十分である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-15T23:53:37Z)
• Integrating Large Language Model for Improved Causal Discovery [25.50313039584238]
  大規模言語モデル(LLM)は、様々なドメイン固有のシナリオの因果解析に使われてきた。 エラー耐性 LLM による因果発見フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-29T12:48:00Z)
• Causal Inference Q-Network: Toward Resilient Reinforcement Learning [57.96312207429202]
  観測干渉を有する弾力性のあるDRLフレームワークを検討する。 本稿では、因果推論Q-network (CIQ) と呼ばれる因果推論に基づくDRLアルゴリズムを提案する。 実験の結果,提案手法は観測干渉に対して高い性能と高反発性を実現することができた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-18T23:50:20Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。