LLM-initialized Differentiable Causal Discovery

📄 arXiv: 2410.21141v1 📥 PDF

作者: Shiv Kampani, David Hidary, Constantijn van der Poel, Martin Ganahl, Brenda Miao

分类: cs.LG, stat.ML

发布日期: 2024-10-28

💡 一句话要点

提出LLM-DCD，利用大语言模型初始化可微因果发现，提升因果关系推断准确性。

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

关键词: 因果发现 可微因果发现 大语言模型 先验知识 邻接矩阵 因果推理 机器学习 图神经网络

📋 核心要点

  1. 现有可微因果发现方法缺乏可解释性，难以有效融入领域先验知识。
  2. LLM-DCD利用大语言模型初始化可微因果发现的优化过程，融入先验知识。
  3. 实验表明，LLM-DCD在基准数据集上提高了因果发现的准确性，验证了初始化质量的重要性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为LLM-DCD的方法，旨在提升可微因果发现（DCD）的性能。DCD方法在从观测数据中发现因果关系方面表现出色，但通常缺乏可解释性，并且难以整合领域先验知识。另一方面，基于大语言模型（LLM）的因果发现方法虽然能够提供有用的先验信息，但在正式的因果推理方面存在困难。LLM-DCD利用LLM来初始化DCD方法的最大似然目标函数的优化过程，从而将强大的先验知识融入到发现方法中。为了实现这一初始化，论文将目标函数设计为仅依赖于因果图的显式邻接矩阵作为其变分参数。直接优化显式定义的邻接矩阵提供了一种更易于解释的因果发现方法。实验结果表明，与最先进的替代方法相比，该方法在关键基准数据集上具有更高的准确性，并提供了经验证据表明初始化的质量直接影响DCD方法最终输出的质量。LLM-DCD为传统的因果发现方法（如DCD）开辟了新的机会，使其能够从LLM因果推理能力的未来改进中受益。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决可微因果发现方法在可解释性和先验知识整合方面的不足。现有DCD方法虽然能从观测数据中推断因果关系，但其内部机制复杂，难以理解，且无法有效利用领域专家的知识或已有的因果关系信息。这限制了DCD方法在实际应用中的效果和可靠性。

核心思路：论文的核心思路是利用大语言模型（LLM）的强大知识表示和推理能力，为DCD方法提供一个良好的初始化。通过将LLM的输出作为DCD优化过程的起点，可以引导DCD方法更快地收敛到更准确、更符合先验知识的因果图。这种方法结合了LLM的先验知识和DCD的优化能力，从而提升了因果发现的性能。

技术框架：LLM-DCD的技术框架主要包含两个阶段：1) LLM初始化阶段：利用LLM生成一个初始的因果图邻接矩阵，该矩阵反映了LLM对变量之间因果关系的理解。2) DCD优化阶段：将LLM生成的邻接矩阵作为DCD目标函数的初始值，通过优化算法（如梯度下降）迭代更新邻接矩阵，最终得到一个更精确的因果图。整个流程的关键在于如何将LLM的输出有效地转化为DCD可以使用的初始值，以及如何设计DCD的目标函数，使其能够充分利用LLM提供的先验信息。

关键创新：该论文最重要的技术创新在于将LLM与DCD方法相结合，利用LLM的先验知识来指导DCD的优化过程。与传统的DCD方法相比，LLM-DCD能够更有效地利用外部知识，从而提高因果发现的准确性和可解释性。此外，论文还通过显式地优化邻接矩阵，使得因果发现过程更加透明和易于理解。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 设计一个依赖于显式定义的邻接矩阵的目标函数，使得可以直接优化因果图的结构。2) 利用LLM生成初始邻接矩阵，具体方法未知，需要参考论文细节。3) 采用合适的优化算法（如梯度下降）来迭代更新邻接矩阵，并可能使用正则化项来约束因果图的复杂度。4) 损失函数的设计需要考虑如何平衡数据拟合和先验知识，具体细节未知，需要参考论文。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，LLM-DCD在关键基准数据集上取得了比现有最先进方法更高的准确性。具体性能数据和提升幅度需要在论文中查找。实验还提供了经验证据，表明LLM初始化的质量直接影响DCD方法最终输出的质量，验证了利用LLM先验知识的有效性。

🎯 应用场景

LLM-DCD方法具有广泛的应用前景，例如在医疗健康领域，可以用于发现疾病与风险因素之间的因果关系，从而指导疾病预防和治疗；在金融领域，可以用于分析市场波动的原因，从而帮助投资者做出更明智的决策；在社会科学领域，可以用于研究社会现象之间的因果关系，从而为政策制定提供依据。该方法还可以应用于其他需要因果推理的领域，例如环境科学、工程学等。

📄 摘要（原文）

The discovery of causal relationships between random variables is an important yet challenging problem that has applications across many scientific domains. Differentiable causal discovery (DCD) methods are effective in uncovering causal relationships from observational data; however, these approaches often suffer from limited interpretability and face challenges in incorporating domain-specific prior knowledge. In contrast, Large Language Models (LLMs)-based causal discovery approaches have recently been shown capable of providing useful priors for causal discovery but struggle with formal causal reasoning. In this paper, we propose LLM-DCD, which uses an LLM to initialize the optimization of the maximum likelihood objective function of DCD approaches, thereby incorporating strong priors into the discovery method. To achieve this initialization, we design our objective function to depend on an explicitly defined adjacency matrix of the causal graph as its only variational parameter. Directly optimizing the explicitly defined adjacency matrix provides a more interpretable approach to causal discovery. Additionally, we demonstrate higher accuracy on key benchmarking datasets of our approach compared to state-of-the-art alternatives, and provide empirical evidence that the quality of the initialization directly impacts the quality of the final output of our DCD approach. LLM-DCD opens up new opportunities for traditional causal discovery methods like DCD to benefit from future improvements in the causal reasoning capabilities of LLMs.