論文の概要: Use What You Know: Causal Foundation Models with Partial Graphs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.14972v1
- Date: Mon, 16 Feb 2026 17:56:37 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-02-17 16:22:50.570105
- Title: Use What You Know: Causal Foundation Models with Partial Graphs
- Title（参考訳）: あなたが知っていることを使う:部分グラフによる因果的基礎モデル
- Authors: Arik Reuter, Anish Dhir, Cristiana Diaconu, Jake Robertson, Ole Ossen, Frank Hutter, Adrian Weller, Mark van der Wilk, Bernhard Schölkopf,
- Abstract要約: 最近提案されたCausal Foundation Models (CFMs) は、因果発見と推論を単一ステップで補正することで、より統一的なアプローチを約束している。
我々は、因果グラフやより容易に利用可能な祖先情報などの因果情報に基づいてCFMを条件付ける手法を導入することにより、このギャップを埋める。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 97.91863420927866
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Estimating causal quantities traditionally relies on bespoke estimators tailored to specific assumptions. Recently proposed Causal Foundation Models (CFMs) promise a more unified approach by amortising causal discovery and inference in a single step. However, in their current state, they do not allow for the incorporation of any domain knowledge, which can lead to suboptimal predictions. We bridge this gap by introducing methods to condition CFMs on causal information, such as the causal graph or more readily available ancestral information. When access to complete causal graph information is too strict a requirement, our approach also effectively leverages partial causal information. We systematically evaluate conditioning strategies and find that injecting learnable biases into the attention mechanism is the most effective method to utilise full and partial causal information. Our experiments show that this conditioning allows a general-purpose CFM to match the performance of specialised models trained on specific causal structures. Overall, our approach addresses a central hurdle on the path towards all-in-one causal foundation models: the capability to answer causal queries in a data-driven manner while effectively leveraging any amount of domain expertise.
- Abstract（参考訳）: 因果量の推定は、伝統的に特定の仮定に合わせたベスポーク推定器に依存している。
最近提案されたCausal Foundation Models (CFMs) は、因果発見と推論を単一ステップで補正することで、より統一的なアプローチを約束している。
しかし、現在の状態においては、ドメイン知識を組み込むことは許されず、それが準最適予測に繋がる可能性がある。
我々は、因果グラフやより容易に利用可能な祖先情報などの因果情報に基づいてCFMを条件付ける手法を導入することにより、このギャップを埋める。
完全な因果グラフ情報へのアクセスが厳しすぎる場合,本手法は部分因果グラフ情報を効果的に活用する。
我々は条件付け戦略を体系的に評価し、学習可能なバイアスを注意機構に注入することが、完全な因果情報を活用するための最も効果的な方法であることを確認した。
本実験により, この条件付けにより, 特定の因果構造に基づいて訓練された特化モデルの性能と, 汎用CFMが一致できることが示唆された。
全体として、私たちのアプローチは、オールインワンの因果的基礎モデルへの道のりの中心的なハードル、すなわち、データ駆動型で因果的クエリに応答する能力に対処し、ドメインの専門知識を効果的に活用する能力に対処しています。
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