Causal-aware Large Language Models: Enhancing Decision-Making Through Learning, Adapting and Acting

📄 arXiv: 2505.24710v1 📥 PDF

作者: Wei Chen, Jiahao Zhang, Haipeng Zhu, Boyan Xu, Zhifeng Hao, Keli Zhang, Junjian Ye, Ruichu Cai

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2025-05-30

备注: Accepted by IJCAI 2025

💡 一句话要点

提出因果感知大语言模型，通过学习、适应和行动增强决策能力

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大语言模型 因果推理 结构因果模型 强化学习 决策 开放世界游戏 知识图谱

📋 核心要点

  1. 现有大语言模型在决策方面存在推理能力不足和难以适应新环境的挑战。
  2. 论文提出因果感知大语言模型，通过学习、适应和行动的范式，将结构因果模型集成到决策过程中。
  3. 在开放世界游戏“Crafter”中的实验表明，该方法能够更准确地理解环境并做出更有效的决策。

📝 摘要（中文）

大语言模型(LLMs)由于其存储的海量知识，在决策方面显示出巨大的潜力。然而，这些预训练模型容易缺乏推理能力，并且难以适应新环境，这进一步阻碍了它们在复杂现实世界任务中的应用。为了应对这些挑战，受到人类认知过程的启发，我们提出了因果感知LLMs，它将结构因果模型(SCM)集成到决策过程中，以“学习-适应-行动”的范式来建模、更新和利用环境的结构化知识。具体来说，在学习阶段，我们首先利用LLM提取特定于环境的因果实体及其因果关系，以初始化环境的结构化因果模型。随后，在适应阶段，我们通过关于环境的外部反馈，通过因果干预的思想来更新结构化因果模型。最后，在行动阶段，因果感知LLMs利用结构化因果知识，通过强化学习代理进行更有效的策略制定。上述过程迭代执行以学习因果知识，最终使因果感知LLMs能够更准确地理解环境并做出更有效的决策。在开放世界游戏“Crafter”中的22个不同任务中的实验结果验证了我们提出的方法的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大语言模型在决策任务中，虽然拥有丰富的知识，但缺乏有效的推理能力，并且难以适应新的、动态变化的环境。这限制了它们在复杂现实世界任务中的应用。现有的方法难以将环境中的因果关系进行建模和利用，导致决策效率低下。

核心思路：论文的核心思路是将结构因果模型（SCM）融入到大语言模型的决策过程中，模拟人类认知过程中的因果推理能力。通过显式地学习、更新和利用环境的结构化因果知识，使LLM能够更好地理解环境，从而做出更明智的决策。这种方法旨在弥补传统LLM在因果推理方面的不足。

技术框架：整体框架包含三个主要阶段：学习阶段、适应阶段和行动阶段。在学习阶段，利用LLM提取环境中的因果实体及其关系，初始化SCM。在适应阶段，通过外部反馈（例如因果干预）更新SCM，使其能够反映环境的变化。在行动阶段，利用更新后的SCM指导强化学习代理进行策略制定。这三个阶段迭代执行，不断提升LLM的因果推理能力。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将结构因果模型与大语言模型相结合，从而赋予LLM显式的因果推理能力。与传统的黑盒LLM相比，该方法能够更好地解释决策过程，并能够根据环境的变化进行自适应调整。此外，通过因果干预来更新SCM也是一个重要的创新点。

关键设计：在学习阶段，使用LLM进行实体和关系抽取，需要设计合适的prompt来引导LLM输出结构化的因果知识。在适应阶段，如何有效地利用外部反馈来更新SCM是一个关键问题，可能涉及到因果发现算法或贝叶斯网络等技术。在行动阶段，需要设计合适的强化学习算法，将SCM的输出作为状态或奖励信号，指导agent进行策略学习。具体的参数设置、损失函数和网络结构等细节在论文中可能有所描述，但此处未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文在开放世界游戏“Crafter”的22个不同任务中进行了实验验证，结果表明，所提出的因果感知LLM能够更准确地理解环境并做出更有效的决策。具体的性能数据和提升幅度未知，但实验结果整体上验证了该方法的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要复杂决策的场景，例如自动驾驶、智能机器人、金融交易、医疗诊断等。通过赋予LLM因果推理能力，可以提高决策的准确性、效率和可解释性。未来，该方法有望推动人工智能在复杂现实世界任务中的应用。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have shown great potential in decision-making due to the vast amount of knowledge stored within the models. However, these pre-trained models are prone to lack reasoning abilities and are difficult to adapt to new environments, further hindering their application to complex real-world tasks. To address these challenges, inspired by the human cognitive process, we propose Causal-aware LLMs, which integrate the structural causal model (SCM) into the decision-making process to model, update, and utilize structured knowledge of the environment in a learning-adapting-acting" paradigm. Specifically, in the learning stage, we first utilize an LLM to extract the environment-specific causal entities and their causal relations to initialize a structured causal model of the environment. Subsequently,in the adapting stage, we update the structured causal model through external feedback about the environment, via an idea of causal intervention. Finally, in the acting stage, Causal-aware LLMs exploit structured causal knowledge for more efficient policy-making through the reinforcement learning agent. The above processes are performed iteratively to learn causal knowledge, ultimately enabling the causal-aware LLMs to achieve a more accurate understanding of the environment and make more efficient decisions. Experimental results across 22 diverse tasks within the open-world gameCrafter" validate the effectiveness of our proposed method.