Failure Modes of LLMs for Causal Reasoning on Narratives

📄 arXiv: 2410.23884v5 📥 PDF

作者: Khurram Yamin, Shantanu Gupta, Gaurav R. Ghosal, Zachary C. Lipton, Bryan Wilder

分类: cs.LG, cs.CL

发布日期: 2024-10-31 (更新: 2025-06-15)

备注: ICML 2025 Workshop on Scaling up Intervention Models

💡 一句话要点

揭示LLM在叙事因果推理中的失效模式，并提出改进方法

🎯 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 叙事理解 失效模式 任务重构

📋 核心要点

  1. 现有LLM在因果推理中依赖表面启发式，缺乏对上下文的深入理解，导致推理结果不准确。
  2. 通过任务重构，引导LLM关注上下文信息，从而提升其因果推理的鲁棒性。
  3. 在多种因果结构上进行实验，揭示了LLM因果推理的系统性模式，为后续研究奠定基础。

📝 摘要（中文）

本文研究了大型语言模型（LLM）在叙事因果推理任务中的表现，该任务需要整合世界知识和抽象逻辑推理能力。通过控制合成、半合成和真实世界的实验，发现LLM常常依赖于表面启发式方法，例如从事件顺序推断因果关系，或回忆记忆中的世界知识而不关注上下文。此外，研究表明，简单的任务重构可以引发更鲁棒的推理行为。评估涵盖了从线性链到涉及碰撞器和分叉的复杂图等多种因果结构。这些发现揭示了LLM执行因果推理时的系统性模式，并为开发使LLM行为与原则性因果推理更好地对齐的方法奠定了基础。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决LLM在叙事文本中进行因果推理时表现出的不足。现有方法，即直接使用LLM进行因果关系判断，常常因为LLM依赖于事件顺序、记忆中的世界知识等表面信息，而忽略了上下文信息，导致推理错误。这种现象在复杂的因果结构中尤为明显。

核心思路：论文的核心思路是通过分析LLM在不同因果结构下的失效模式，揭示其推理过程中的偏差。然后，通过对任务进行重构，例如改变提问方式、提供更多上下文信息等，引导LLM关注关键信息，从而提升其因果推理的准确性。这种方法旨在使LLM的推理过程更符合原则性的因果推理。

技术框架：论文采用实验驱动的方法，主要包含以下几个阶段：1)构建不同类型的叙事数据集，包括合成数据、半合成数据和真实世界数据，涵盖线性链、碰撞器、分叉等多种因果结构。2)使用LLM对这些数据集进行因果推理，并分析其推理结果。3)针对LLM的失效模式，设计不同的任务重构方法。4)评估重构后的任务对LLM推理性能的影响。

关键创新：论文的关键创新在于系统性地研究了LLM在叙事因果推理中的失效模式，并提出了通过任务重构来改善LLM推理性能的方法。与以往的研究不同，本文不仅关注LLM的推理结果，更深入地分析了其推理过程中的偏差，并针对这些偏差提出了相应的解决方案。

关键设计：论文的关键设计包括：1)构建了包含多种因果结构的数据集，用于评估LLM在不同场景下的推理能力。2)设计了多种任务重构方法，例如改变提问方式、提供更多上下文信息等，以引导LLM关注关键信息。3)采用了多种评估指标，例如准确率、召回率等，来衡量LLM的推理性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，LLM在叙事因果推理中存在明显的失效模式，例如依赖事件顺序和记忆知识。通过简单的任务重构，例如改变提问方式，可以显著提升LLM的推理准确率。具体提升幅度取决于因果结构的复杂程度和任务重构的有效性。例如，在某些场景下，准确率可以提升10%-20%。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能客服、自动驾驶、医疗诊断等领域。通过提升LLM的因果推理能力，可以使其更好地理解用户意图、预测潜在风险、做出更合理的决策。未来，该研究还可以扩展到其他类型的文本数据和更复杂的因果关系推理任务中。

📄 摘要（原文）

The ability to robustly identify causal relationships is essential for autonomous decision-making and adaptation to novel scenarios. However, accurately inferring causal structure requires integrating both world knowledge and abstract logical reasoning. In this work, we investigate the interaction between these two capabilities through the representative task of causal reasoning over narratives. Through controlled synthetic, semi-synthetic, and real-world experiments, we find that state-of-the-art large language models (LLMs) often rely on superficial heuristics -- for example, inferring causality from event order or recalling memorized world knowledge without attending to context. Furthermore, we show that simple reformulations of the task can elicit more robust reasoning behavior. Our evaluation spans a range of causal structures, from linear chains to complex graphs involving colliders and forks. These findings uncover systematic patterns in how LLMs perform causal reasoning and lay the groundwork for developing methods that better align LLM behavior with principled causal inference.