Regularized Multi-LLMs Collaboration for Enhanced Score-based Causal Discovery

📄 arXiv: 2411.17989v1 📥 PDF

作者: Xiaoxuan Li, Yao Liu, Ruoyu Wang, Lina Yao

分类: cs.LG, cs.AI, stat.ME

发布日期: 2024-11-27

💡 一句话要点

提出一种正则化多LLM协作框架，增强基于分数的因果发现

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

关键词: 因果发现 大型语言模型 多LLM协作 正则化 先验知识

📋 核心要点

  1. 纯观测数据难以重建真实因果图，现有方法依赖昂贵的专家知识。
  2. 提出多LLM协作框架，利用LLM的知识增强基于分数的因果发现。
  3. 该框架通过正则化方法整合多个LLM的输出，提升因果发现的准确性。

📝 摘要（中文）

随着理解变量间因果关系在现代系统和算法发展中的重要性日益增加，从观测数据中学习因果关系已成为优于随机对照试验的首选和有效方法。然而，纯粹的观测数据可能不足以重建真实的因果图。因此，许多研究人员试图利用某种形式的先验知识来改进因果发现过程。在这种背景下，大型语言模型（LLM）的强大能力已成为获取先验专家知识的一种有希望的替代方案。本文进一步探索了使用LLM来增强因果发现方法的潜力，特别关注基于分数的方法，并提出了一个通用框架，利用多个LLM的能力来增强发现过程。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决仅凭观测数据进行因果发现时，因数据不足或偏差导致因果图重建不准确的问题。现有方法通常依赖于领域专家的先验知识，但获取这些知识成本高昂且耗时。因此，如何利用更经济有效的方式获取先验知识，提升因果发现的准确性，是本文要解决的核心问题。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）作为先验知识的来源，替代传统的领域专家。LLM通过学习大量的文本数据，蕴含了丰富的世界知识和常识，可以为因果发现提供有价值的线索。此外，论文还提出利用多个LLM进行协作，并通过正则化方法整合它们的输出，以提高鲁棒性和准确性。

技术框架：该框架主要包含以下几个阶段：1) LLM知识提取：针对给定的变量集合，使用多个LLM生成关于这些变量之间潜在因果关系的陈述或评分。2) 知识整合：设计一种正则化方法，将来自不同LLM的知识进行整合，得到一个统一的先验知识表示。3) 因果发现：将整合后的先验知识融入到基于分数的因果发现算法中，例如GES或PC算法，引导算法搜索更合理的因果图结构。

关键创新：该论文的关键创新在于：1) 提出了一种利用多LLM协作进行因果发现的通用框架，避免了对单一LLM的过度依赖，提高了鲁棒性。2) 设计了一种正则化方法，有效地整合了来自不同LLM的知识，降低了噪声和偏差的影响。3) 将LLM的知识融入到基于分数的因果发现算法中，提升了因果图重建的准确性。

关键设计：正则化方法是该框架的关键设计之一。具体来说，可以采用L1或L2正则化，鼓励LLM之间的共识，并惩罚与其他LLM意见相左的LLM。此外，还可以根据LLM的可靠性或领域相关性，对不同的LLM赋予不同的权重。损失函数的设计需要考虑如何平衡观测数据和LLM提供的先验知识，避免过度依赖LLM的知识而忽略数据本身的特征。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过实验验证了所提出的正则化多LLM协作框架的有效性。实验结果表明，该框架在多个数据集上都优于传统的基于分数的因果发现算法，并且能够有效地利用LLM的知识提升因果图重建的准确性。具体的性能提升幅度取决于数据集和LLM的选择，但总体趋势是显著的。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多个领域，例如医疗诊断、金融风险评估、社交网络分析等。通过利用LLM的知识，可以更准确地识别变量之间的因果关系，从而为决策提供更可靠的依据。未来，该方法还可以扩展到更复杂的因果发现场景，例如动态因果发现和异构数据因果发现。

📄 摘要（原文）

As the significance of understanding the cause-and-effect relationships among variables increases in the development of modern systems and algorithms, learning causality from observational data has become a preferred and efficient approach over conducting randomized control trials. However, purely observational data could be insufficient to reconstruct the true causal graph. Consequently, many researchers tried to utilise some form of prior knowledge to improve causal discovery process. In this context, the impressive capabilities of large language models (LLMs) have emerged as a promising alternative to the costly acquisition of prior expert knowledge. In this work, we further explore the potential of using LLMs to enhance causal discovery approaches, particularly focusing on score-based methods, and we propose a general framework to utilise the capacity of not only one but multiple LLMs to augment the discovery process.