LLM4Causal: Democratized Causal Tools for Everyone via Large Language Model

📄 arXiv: 2312.17122v4 📥 PDF

作者: Haitao Jiang, Lin Ge, Yuhe Gao, Jianian Wang, Rui Song

分类: cs.CL, cs.AI, stat.ML

发布日期: 2023-12-28 (更新: 2024-10-28)

备注: Accepted by COLM2024

💡 一句话要点

LLM4Causal：通过大语言模型为所有人提供普适的因果推断工具

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

关键词: 因果推断 大语言模型 指令调优 自然语言处理 知识推理

📋 核心要点

  1. 现有LLM在处理需要特定结构化数据和领域知识的因果推理任务时存在局限性。
  2. 论文提出LLM4Causal，通过微调开源LLM，使其能够识别因果任务、执行函数并解释结果。
  3. 实验结果表明，LLM4Causal能够为因果问题提供端到端解决方案，并显著优于现有基线方法。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在语言理解和通用主题的推理方面表现出色。然而，它们基于用户指定的结构化数据和语料库中稀有概念（如因果决策）执行推理的能力仍然有限。本文探索了将开源LLM微调为LLM4Causal的可能性，该模型可以识别因果任务，执行相应的函数，并根据用户的查询和提供的数据集解释其数值结果。同时，我们提出了一种数据生成过程，用于更可控的GPT提示，并提出了两个指令调优数据集：（1）Causal-Retrieval-Bench，用于因果问题识别和因果函数调用的输入参数提取；（2）Causal-Interpret-Bench，用于上下文因果解释。通过端到端评估和两项消融研究，我们表明LLM4Causal可以为因果问题提供端到端解决方案，并提供易于理解的答案，显著优于基线。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型在因果推理任务中的不足，特别是当需要处理用户提供的结构化数据和涉及语料库中稀有概念时。现有方法难以有效地识别因果任务，提取相关参数，并给出易于理解的解释。

核心思路：核心思路是通过微调一个开源的大型语言模型，使其具备处理因果推理任务的能力。通过指令调优，模型可以学习识别不同的因果任务，提取必要的输入参数，执行相应的因果函数，并根据结果生成易于理解的解释。

技术框架：LLM4Causal的整体框架包括以下几个主要模块：1) 因果任务识别：识别用户提出的因果问题类型。2) 参数提取：从用户提供的数据中提取执行因果函数所需的参数。3) 函数执行：调用相应的因果函数进行计算。4) 结果解释：将数值结果转化为易于理解的自然语言解释。为了训练模型，作者还提出了一个数据生成流程，用于生成更可控的GPT提示。

关键创新：关键创新在于构建了一个端到端的因果推理系统，该系统能够自动识别因果任务，执行计算，并提供可解释的结果。此外，论文还提出了两个指令调优数据集（Causal-Retrieval-Bench和Causal-Interpret-Bench），用于提升模型在因果问题识别、参数提取和结果解释方面的能力。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 数据生成过程，用于生成高质量的指令调优数据。2) 两个指令调优数据集，分别用于因果问题识别和结果解释。3) 端到端的训练和评估流程，确保模型能够有效地处理完整的因果推理任务。具体的参数设置、损失函数和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，LLM4Causal在端到端因果推理任务中显著优于基线方法。通过消融研究，验证了Causal-Retrieval-Bench和Causal-Interpret-Bench两个数据集对模型性能的贡献。具体的性能数据和提升幅度在摘要中未给出，属于未知信息。

🎯 应用场景

LLM4Causal具有广泛的应用前景，例如在医疗诊断、政策制定、市场营销等领域，可以帮助用户更好地理解因果关系，做出更明智的决策。该研究的实际价值在于降低了因果推断的门槛，使更多的人能够利用因果推断工具解决实际问题。未来，LLM4Causal可以进一步扩展到更复杂的因果模型和更广泛的应用领域。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have shown their success in language understanding and reasoning on general topics. However, their capability to perform inference based on user-specified structured data and knowledge in corpus-rare concepts, such as causal decision-making is still limited. In this work, we explore the possibility of fine-tuning an open-sourced LLM into LLM4Causal, which can identify the causal task, execute a corresponding function, and interpret its numerical results based on users' queries and the provided dataset. Meanwhile, we propose a data generation process for more controllable GPT prompting and present two instruction-tuning datasets: (1) Causal-Retrieval-Bench for causal problem identification and input parameter extraction for causal function calling and (2) Causal-Interpret-Bench for in-context causal interpretation. By conducting end-to-end evaluations and two ablation studies, we showed that LLM4Causal can deliver end-to-end solutions for causal problems and provide easy-to-understand answers, which significantly outperforms the baselines.