A Survey on Enhancing Causal Reasoning Ability of Large Language Models

📄 arXiv: 2503.09326v1 📥 PDF

作者: Xin Li, Zhuo Cai, Shoujin Wang, Kun Yu, Fang Chen

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-03-12

💡 一句话要点

综述：提升大型语言模型因果推理能力的研究进展

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

关键词: 大型语言模型 因果推理 综述 知识表示 数据增强 模型评估

📋 核心要点

  1. 大型语言模型在因果推理方面存在局限性，难以胜任医疗、经济等复杂分析任务。
  2. 该综述旨在系统性地回顾和分类现有提升LLM因果推理能力的方法，填补领域空白。
  3. 论文总结了现有基准和评估指标，并为未来研究方向提供了见解和启发。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）最近在语言任务及其他领域表现出卓越的性能。然而，由于其固有的因果推理能力有限，LLMs在处理需要强大因果推理能力的任务（如医疗保健和经济分析）时仍然面临挑战。因此，越来越多的研究集中于增强LLMs的因果推理能力。尽管相关研究蓬勃发展，但目前缺乏对该领域挑战、进展和未来方向的全面综述。为了弥补这一重要空白，本文系统地回顾了关于如何加强LLMs因果推理能力的文献。我们从介绍该主题的背景和动机开始，然后总结了该领域的主要挑战。此后，我们提出了一种新颖的分类法来系统地对现有方法进行分类，并对各类方法内部和之间进行详细比较。此外，我们总结了现有的基准和评估指标，用于评估LLMs的因果推理能力。最后，我们概述了该新兴领域的未来研究方向，为该领域的研究人员和从业人员提供见解和启发。

🔬 方法详解

问题定义：大型语言模型（LLMs）在处理需要复杂因果推理的任务时表现不足，例如医疗诊断、经济预测等。现有的LLMs主要依赖于数据中的相关性学习，难以区分因果关系和相关关系，导致在反事实推理、干预推理等方面存在局限性。现有方法缺乏系统性的分类和比较，难以指导研究人员选择合适的方法。

核心思路：该综述的核心思路是对现有提升LLMs因果推理能力的方法进行系统性的梳理、分类和比较。通过分析不同方法的优缺点，总结现有挑战，并展望未来研究方向，为研究人员提供全面的参考。

技术框架：该综述首先介绍背景和动机，然后总结关键挑战。接着，提出一种新的分类法对现有方法进行分类，并进行详细比较。随后，总结现有基准和评估指标。最后，概述未来研究方向。整体框架遵循“问题-方法-评估-展望”的流程。

关键创新：该综述的关键创新在于提出了一种新的分类法，用于系统地组织和比较现有方法。这种分类法能够帮助研究人员更好地理解不同方法之间的联系和区别，从而选择更合适的方法来解决特定的因果推理问题。此外，该综述还对现有基准和评估指标进行了总结，为评估LLMs的因果推理能力提供了参考。

关键设计：该综述没有涉及具体的技术细节，而是侧重于对现有方法的分类和比较。分类的标准可能包括：基于知识的方法、基于数据增强的方法、基于模型结构改进的方法等。评估指标可能包括：准确率、召回率、F1值等。具体的分类标准和评估指标需要在论文中进一步查找。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该综述总结了现有提升LLM因果推理能力的方法，并提出了新的分类法，为研究人员提供了全面的参考。此外，该综述还总结了现有基准和评估指标，为评估LLMs的因果推理能力提供了参考。具体性能数据和提升幅度需要在论文中进一步查找。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于医疗诊断、经济预测、政策制定等领域，提升LLM在复杂决策场景中的可靠性和准确性。通过增强LLM的因果推理能力，可以更好地理解和预测现实世界中的因果关系，从而为人类提供更智能、更可靠的决策支持。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have recently shown remarkable performance in language tasks and beyond. However, due to their limited inherent causal reasoning ability, LLMs still face challenges in handling tasks that require robust causal reasoning ability, such as health-care and economic analysis. As a result, a growing body of research has focused on enhancing the causal reasoning ability of LLMs. Despite the booming research, there lacks a survey to well review the challenges, progress and future directions in this area. To bridge this significant gap, we systematically review literature on how to strengthen LLMs' causal reasoning ability in this paper. We start from the introduction of background and motivations of this topic, followed by the summarisation of key challenges in this area. Thereafter, we propose a novel taxonomy to systematically categorise existing methods, together with detailed comparisons within and between classes of methods. Furthermore, we summarise existing benchmarks and evaluation metrics for assessing LLMs' causal reasoning ability. Finally, we outline future research directions for this emerging field, offering insights and inspiration to researchers and practitioners in the area.