CausalGraph2LLM: Evaluating LLMs for Causal Queries

📄 arXiv: 2410.15939v2 📥 PDF

作者: Ivaxi Sheth, Bahare Fatemi, Mario Fritz

分类: cs.CL

发布日期: 2024-10-21 (更新: 2025-02-18)

备注: NAACL'25 Findings, Code - https://github.com/ivaxi0s/CausalGraph2LLM

💡 一句话要点

CausalGraph2LLM：评估大型语言模型在因果查询中的能力

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

关键词: 因果推理 大型语言模型 基准测试 因果图 编码敏感性

📋 核心要点

  1. 现有方法难以有效评估LLM在因果推理中的能力，缺乏全面基准测试。
  2. CausalGraph2LLM通过构建包含70万+查询的基准，系统评估LLM的因果推理能力。
  3. 实验表明，LLM对因果图编码方式敏感，即使是GPT-4和Gemini-1.5等模型也存在显著偏差。

📝 摘要（中文）

因果关系在科学研究中至关重要，它使研究人员能够解释变量之间的真实关系。这些因果关系通常用因果图表示，因果图是有向无环图。随着大型语言模型（LLM）的最新进展，人们越来越有兴趣探索它们在因果推理方面的能力以及它们假设因果图的潜力。这些任务需要LLM有效地编码因果图，以便进行后续的下游任务。在本文中，我们介绍了CausalGraph2LLM，这是一个综合基准，包含超过70万个跨不同因果图设置的查询，以评估LLM的因果推理能力。我们将因果查询分为两种类型：图级别查询和节点级别查询。我们对开源模型和专有模型进行了基准测试。我们的研究结果表明，虽然LLM在这个领域显示出前景，但它们对所使用的编码高度敏感。即使是像GPT-4和Gemini-1.5这样强大的模型也表现出对编码的敏感性，偏差约为60%。我们进一步证明了这种敏感性对下游因果干预任务的影响。此外，我们观察到，当向LLM提供关于因果图的上下文信息时，它们通常会表现出偏差，这可能源于它们的参数记忆。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决如何有效评估大型语言模型（LLM）在因果推理任务中的能力的问题。现有方法缺乏一个全面、多样化的基准测试，难以准确衡量LLM对因果关系的理解和推理能力。此外，LLM在处理因果图时，可能受到编码方式和上下文信息的影响，导致推理结果出现偏差。

核心思路：论文的核心思路是构建一个名为CausalGraph2LLM的综合基准测试，该基准包含大量不同类型的因果查询，涵盖图级别和节点级别。通过系统地评估LLM在这些查询上的表现，可以更全面地了解LLM的因果推理能力，并发现其潜在的局限性。同时，研究还关注LLM对编码方式和上下文信息的敏感性，分析其对推理结果的影响。

技术框架：CausalGraph2LLM基准测试包含以下主要组成部分：1) 多样化的因果图数据集，涵盖不同的图结构和变量关系；2) 两种类型的因果查询：图级别查询（例如，判断两个图是否等价）和节点级别查询（例如，给定干预，预测节点的值）；3) 评估指标，用于衡量LLM在不同查询上的准确性和一致性；4) 基准测试流程，包括数据预处理、模型推理和结果分析。

关键创新：该论文的关键创新在于构建了一个大规模、多样化的因果推理基准测试CausalGraph2LLM，为评估LLM的因果推理能力提供了一个标准化的平台。此外，该研究还揭示了LLM对因果图编码方式和上下文信息的敏感性，为后续研究提供了重要的启示。

关键设计：CausalGraph2LLM基准测试的关键设计包括：1) 包含超过70万个查询，保证了评估的全面性和可靠性；2) 涵盖图级别和节点级别两种类型的查询，可以更细粒度地评估LLM的因果推理能力；3) 采用多种评估指标，综合衡量LLM的性能；4) 对比了多种开源和专有LLM，可以更全面地了解不同模型的优缺点。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，LLM在因果推理方面表现出潜力，但对编码方式高度敏感，即使是GPT-4和Gemini-1.5等模型也存在约60%的偏差。此外，LLM在处理包含上下文信息的因果图时，容易受到参数记忆的影响，产生偏差。CausalGraph2LLM为评估和改进LLM的因果推理能力提供了一个有价值的工具。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于评估和改进大型语言模型在科学研究、决策支持和智能推荐等领域的因果推理能力。通过CausalGraph2LLM基准测试，可以更好地了解LLM的局限性，并开发更可靠、更具解释性的AI系统。未来，该研究可以扩展到更复杂的因果场景，例如时间序列数据和动态因果图。

📄 摘要（原文）

Causality is essential in scientific research, enabling researchers to interpret true relationships between variables. These causal relationships are often represented by causal graphs, which are directed acyclic graphs. With the recent advancements in Large Language Models (LLMs), there is an increasing interest in exploring their capabilities in causal reasoning and their potential use to hypothesize causal graphs. These tasks necessitate the LLMs to encode the causal graph effectively for subsequent downstream tasks. In this paper, we introduce CausalGraph2LLM, a comprehensive benchmark comprising over 700k queries across diverse causal graph settings to evaluate the causal reasoning capabilities of LLMs. We categorize the causal queries into two types: graph-level and node-level queries. We benchmark both open-sourced and propriety models for our study. Our findings reveal that while LLMs show promise in this domain, they are highly sensitive to the encoding used. Even capable models like GPT-4 and Gemini-1.5 exhibit sensitivity to encoding, with deviations of about $60\%$. We further demonstrate this sensitivity for downstream causal intervention tasks. Moreover, we observe that LLMs can often display biases when presented with contextual information about a causal graph, potentially stemming from their parametric memory.