Understanding Causality with Large Language Models: Feasibility and Opportunities

要約

タイトル：「大規模言語モデルによる因果関係の理解：実現可能性と可能性」

要約：
– 大規模言語モデル（LLM）の強みと弱点を、3種類の因果関係に関する質問に対する能力を分析し、因果関係に関する質問に対するLLMの回答能力を評価した。
– 現在のLLMは既存の因果関係に関する知識をドメイン専門家のように組み合わせることで、因果関係に関する質問に答えることができると考えられる。
– ただし、新しい知識を発見するための質問や高精度な意思決定タスクに対しては、まだ満足できる答えを提供することができない。
– 著者らは、明示的・暗示的な因果モジュールを可能にすることや、因果意識の深いLLMなど、可能な未来の方向性や機会について議論する。
– これらの取り組みは、LLMがより大きな影響を持つ多くの種類の因果関係に関する質問に答えることができるだけでなく、一般的により信頼性と効率性を持つことができるようになる。

要約(オリジナル)

We assess the ability of large language models (LLMs) to answer causal questions by analyzing their strengths and weaknesses against three types of causal question. We believe that current LLMs can answer causal questions with existing causal knowledge as combined domain experts. However, they are not yet able to provide satisfactory answers for discovering new knowledge or for high-stakes decision-making tasks with high precision. We discuss possible future directions and opportunities, such as enabling explicit and implicit causal modules as well as deep causal-aware LLMs. These will not only enable LLMs to answer many different types of causal questions for greater impact but also enable LLMs to be more trustworthy and efficient in general.

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arxiv.jp, OpenAI