Causal Reasoning in Pieces: Modular In-Context Learning for Causal Discovery
作者: Kacper Kadziolka, Saber Salehkaleybar
分类: cs.AI
发布日期: 2025-07-31
💡 一句话要点
提出模块化上下文学习框架，提升大语言模型因果发现能力
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 因果发现 大型语言模型 上下文学习 模块化推理 思维链
📋 核心要点
- 现有因果发现模型在数据扰动下泛化能力差，易过拟合，性能接近随机。
- 提出模块化的上下文学习管道，借鉴思维树和思维链方法，提升模型推理能力。
- 实验表明，该方法在因果发现任务上，相比传统基线模型，性能提升近三倍。
📝 摘要（中文）
因果推断对于大型语言模型来说仍然是一个根本性的挑战。最近，大型语言模型内部推理的进展激发了人们对最先进的推理模型是否能够稳健地执行因果发现的兴趣——这是一项传统模型经常遭受严重过拟合，并且在数据扰动下表现接近随机的任务。我们使用新兴的 OpenAI o-series 和 DeepSeek-R 模型家族，在 Corr2Cause 基准上研究了因果发现，发现这些推理优先的架构比以前的方法实现了显着更大的原生增益。为了利用这些优势，我们引入了一种受 Tree-of-Thoughts 和 Chain-of-Thoughts 方法启发的模块化上下文管道，与传统基线相比，产生了近三倍的改进。我们通过分析推理链的长度、复杂性，以及在传统模型和推理模型之间进行定性和定量比较，进一步探究了该管道的影响。我们的研究结果表明，虽然先进的推理模型代表着一个巨大的飞跃，但精心构建的上下文框架对于最大限度地发挥其能力至关重要，并为跨不同领域的因果发现提供了一个通用的蓝图。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大型语言模型在因果发现任务中，面对数据扰动时泛化能力不足的问题。现有方法容易过拟合，导致在实际应用中性能不稳定，甚至接近随机水平。
核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型强大的推理能力，并结合模块化的上下文学习框架，引导模型逐步推理，从而提升因果发现的准确性和鲁棒性。通过模仿人类的思考过程，将复杂的因果推理分解为多个可控的步骤。
技术框架：该方法采用模块化的上下文学习管道，主要包含以下几个阶段：1) 问题分解：将因果发现问题分解为更小的、更易于处理的子问题。2) 上下文构建：为每个子问题构建合适的上下文，包括相关的背景知识和示例。3) 推理执行：利用大型语言模型在给定的上下文中进行推理，生成中间结果。4) 结果整合：将各个子问题的结果整合起来，得到最终的因果关系推断。
关键创新：该方法最重要的创新点在于将模块化的上下文学习与大型语言模型的推理能力相结合。通过精心设计的上下文和逐步推理过程，有效地提升了模型在因果发现任务中的性能。与传统方法相比，该方法更注重利用模型的内部推理能力，而不是仅仅依赖于数据拟合。
关键设计：论文的关键设计包括：1) 上下文的构建方式，需要包含足够的背景知识和示例，以引导模型进行正确的推理。2) 推理链的长度和复杂度的控制，需要根据具体问题进行调整，以平衡推理的准确性和效率。3) 结果整合的方式，需要考虑各个子问题之间的依赖关系，以避免产生矛盾或不一致的结论。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在 Corr2Cause 基准上取得了显著的性能提升，与传统基线相比，性能提升近三倍。通过分析推理链的长度、复杂性，以及在传统模型和推理模型之间进行定性和定量比较，进一步验证了该方法的有效性。这些结果表明，精心构建的上下文框架对于最大限度地发挥大型语言模型的推理能力至关重要。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于医疗诊断、金融风险评估、政策制定等多个领域。通过准确地发现因果关系，可以帮助人们更好地理解复杂系统，做出更明智的决策。未来，该方法有望推广到更广泛的因果推断任务中，例如科学发现、工程设计等。
📄 摘要（原文）
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.