Fugu-MT 論文翻訳(概要): Better Think Thrice: Learning to Reason Causally with Double Counterfactual Consistency

論文の概要: Better Think Thrice: Learning to Reason Causally with Double Counterfactual Consistency

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.16787v1
Date: Wed, 18 Feb 2026 19:00:07 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-02-20 15:21:28.292151
Title: Better Think Thrice: Learning to Reason Causally with Double Counterfactual Consistency
Title（参考訳）: より良い思考感: 二重対面一貫性で因果関係を推論する学習
Authors: Victoria Lin, Xinnuo Xu, Rachel Lawrence, Risa Ueno, Amit Sharma, Javier Gonzalez, Niranjani Prasad,
Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデルの因果的推論能力の測定と指導を行う軽量な推論時間手法であるDouble counterfactual consistency (DCC)を紹介する。我々は,様々な指導的LCMの因果推論能力について,多岐にわたる推論課題と介入について評価した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.717694690378686
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Despite their strong performance on reasoning benchmarks, large language models (LLMs) have proven brittle when presented with counterfactual questions, suggesting weaknesses in their causal reasoning ability. While recent work has demonstrated that labeled counterfactual tasks can be useful benchmarks of LLMs' causal reasoning, producing such data at the scale required to cover the vast potential space of counterfactuals is limited. In this work, we introduce double counterfactual consistency (DCC), a lightweight inference-time method for measuring and guiding the ability of LLMs to reason causally. Without requiring labeled counterfactual data, DCC verifies a model's ability to execute two important elements of causal reasoning: causal intervention and counterfactual prediction. Using DCC, we evaluate the causal reasoning abilities of various leading LLMs across a range of reasoning tasks and interventions. Moreover, we demonstrate the effectiveness of DCC as a training-free test-time rejection sampling criterion and show that it can directly improve performance on reasoning tasks across multiple model families.
Abstract（参考訳）: 推論ベンチマークの性能は高いが、大きな言語モデル(LLM)は、反ファクトな質問を提示すると不安定であることが証明され、因果推論能力の弱点が示唆されている。近年の研究では、ラベル付き反事実的タスクがLLMの因果推論の有用なベンチマークとなることが実証されているが、反事実的タスクの潜在的な空間をカバーするのに必要なスケールでそのようなデータを生成することは限られている。本研究では,LLMの因果的推論能力の測定と導出のための軽量な推論時間法である,二重対実整合(DCC)を導入する。ラベル付き反事実データを必要としないDCCは、因果推論の2つの重要な要素である因果介入と反事実予測を実行するモデルの能力を検証する。各種LLMの因果推論能力は,DCCを用いて多種多様な推論タスクと介入によって評価した。さらに,DCCをトレーニング不要なテスト時間拒否サンプリング基準としての有効性を実証し,複数のモデルファミリ間の推論タスクにおいて,直接的に性能を向上させることを示す。

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