Is Knowledge All Large Language Models Needed for Causal Reasoning?

📄 arXiv: 2401.00139v2 📥 PDF

作者: Hengrui Cai, Shengjie Liu, Rui Song

分类: cs.AI, cs.CL, cs.LG, stat.ME

发布日期: 2023-12-30 (更新: 2024-06-05)

备注: A Python implementation of our proposed method is available at https://github.com/ncsulsj/Causal_LLM

💡 一句话要点

提出因果归因模型，评估大语言模型因果推理对知识和数据的依赖性

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大语言模型 因果推理 因果归因 反事实推理 知识依赖

📋 核心要点

  1. 现有大语言模型在因果推理方面能力有待考察，缺乏对其推理过程的深入理解和量化分析。
  2. 提出一种基于“do-算子”的因果归因模型，通过构建反事实场景来量化知识和数据的影响。
  3. 实验表明，LLMs的因果推理主要依赖上下文和领域知识，在缺乏知识时，仍能利用数据进行推理。

📝 摘要（中文）

本文旨在探索大语言模型（LLMs）的因果推理能力，以提高其在人工智能领域的解释性和可靠性。尽管LLMs在各种任务中表现出色，但其理解因果关系的潜力仍需进一步挖掘。我们提出了一种新颖的因果归因模型，该模型利用“do-算子”构建反事实场景，从而系统地量化输入数值数据和LLMs预先存在的知识对其因果推理过程的影响。我们新开发的实验装置评估了LLMs在不同领域中对上下文信息和内在知识的依赖程度。评估结果表明，LLMs的因果推理能力主要取决于所提供的上下文和领域特定知识。在缺乏此类知识的情况下，LLMs仍然可以使用可用的数值数据来维持一定程度的因果推理，尽管计算方面存在局限性。这促使我们提出了微调的LLM用于成对因果发现，从而有效地利用知识和数值信息。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大语言模型（LLMs）在因果推理中对知识和数值数据的依赖程度问题。现有方法缺乏对LLMs因果推理过程的细粒度分析，难以区分知识和数据在推理中的作用，以及量化它们的影响。

核心思路：论文的核心思路是利用因果推断中的“do-算子”来构建反事实场景，通过干预输入数据和LLMs的知识，观察LLMs推理结果的变化，从而量化知识和数据对因果推理的影响。这种方法能够系统地评估LLMs在不同场景下对知识和数据的依赖程度。

技术框架：论文提出的因果归因模型主要包含以下几个阶段：1) 定义因果图，明确变量之间的因果关系；2) 利用“do-算子”构建反事实场景，例如，干预某个变量的值，或者移除LLMs的某些知识；3) 将反事实场景输入到LLMs中，观察LLMs的推理结果；4) 分析推理结果的变化，量化知识和数据对因果推理的影响。此外，论文还提出了一个微调的LLM，用于成对因果发现，该模型能够有效地利用知识和数值信息。

关键创新：论文的关键创新在于提出了一个基于“do-算子”的因果归因模型，该模型能够系统地量化知识和数据对LLMs因果推理的影响。与现有方法相比，该模型能够更细粒度地分析LLMs的因果推理过程，并区分知识和数据在推理中的作用。此外，论文还提出了一个微调的LLM，用于成对因果发现，该模型能够有效地利用知识和数值信息。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 如何选择合适的“do-算子”来构建反事实场景；2) 如何设计实验来评估LLMs在不同场景下对知识和数据的依赖程度；3) 如何量化知识和数据对因果推理的影响；4) 如何微调LLM，使其能够有效地利用知识和数值信息。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节在论文中未详细说明，属于未知信息。

📊 实验亮点

实验结果表明，LLMs的因果推理能力主要取决于所提供的上下文和领域特定知识。在缺乏此类知识的情况下，LLMs仍然可以使用可用的数值数据进行一定程度的因果推理，但计算能力有限。微调后的LLM在成对因果发现任务中表现出更好的性能，验证了有效利用知识和数值信息的重要性。具体的性能数据和提升幅度在论文中未详细说明，属于未知信息。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升大语言模型在医疗诊断、金融风险评估等领域的可靠性和可解释性。通过理解LLMs的因果推理机制，可以更好地利用LLMs进行决策支持，并降低因果误判带来的风险。未来，该研究可以扩展到更复杂的因果关系推理，并应用于开发更智能、更可靠的人工智能系统。

📄 摘要（原文）

This paper explores the causal reasoning of large language models (LLMs) to enhance their interpretability and reliability in advancing artificial intelligence. Despite the proficiency of LLMs in a range of tasks, their potential for understanding causality requires further exploration. We propose a novel causal attribution model that utilizes ``do-operators" for constructing counterfactual scenarios, allowing us to systematically quantify the influence of input numerical data and LLMs' pre-existing knowledge on their causal reasoning processes. Our newly developed experimental setup assesses LLMs' reliance on contextual information and inherent knowledge across various domains. Our evaluation reveals that LLMs' causal reasoning ability mainly depends on the context and domain-specific knowledge provided. In the absence of such knowledge, LLMs can still maintain a degree of causal reasoning using the available numerical data, albeit with limitations in the calculations. This motivates the proposed fine-tuned LLM for pairwise causal discovery, effectively leveraging both knowledge and numerical information.