一种可解释的人工智能方法用于大型语言模型辅助因果模型审计和开发

Dec, 2023

一种可解释的人工智能方法用于大型语言模型辅助因果模型审计和开发

An Explainable AI Approach to Large Language Model Assisted Causal Model Auditing and Development

Yanming Zhang, Brette Fitzgibbon, Dino Garofolo, Akshith Kota, Eric Papenhausen...

TL;DR利用 ChatGPT 这样的大型语言模型作为因果网络的审计员，与人类分析师和领域专家共同合作，利用自动因果推理方法对因果网络进行审查和纠正，以获取与边缘方向、可能的混淆因素和中介变量相关的见解，进而为任意情景构建全面综合的因果模型。

Abstract

causal networks are widely used in many fields, including epidemiology, social science, medicine, and engineering, to model the complex relationships between variables. While it can be convenient to algorithmically infer these models directly from observational data, the resulting netw

causal networks large language models automated causal inference edge directionality domain expertise

发现论文，激发创造

用大型语言模型叙述因果图

使用生成性人工智能从因果图生成文本描述的能力得到了实证调查，发现相对于基于事实的图形，因果文本描述在零 - shot 设置下更难生成，但使用少量示例进行模型训练与通过大型策划数据集进行微调获得类似的性能。

Mar, 2024

因果推理与大型语言模型：为因果关系开辟新领域

本文探讨了大型语言模型（LLMs）的因果能力，证明它们在因果推理方面具有优越性能和独特的知识来源。同时，我们提供了技术来解释它们的鲁棒性，并认为 LLMs 可用作人类领域知识的代理以及降低因果分析中的人力成本。因此，LLMs 在推动因果研究、实践和采纳方面开辟了新的前沿。

Apr, 2023

基于约束的因果发现的大型语言模型

本文研究了大型语言模型在生成因果图方面的能力，通过将条件独立性查询作为 LLM 的提示并与 PC 算法的答案结合，提出了一种基于统计启发的投票模式来改善性能，并发现因果推理可以用于对概率查询进行合理解释，从而证明了基于知识的因果推理可能成为一种补充数据驱动因果发现的工具。

Jun, 2024

大型语言模型与协作中的因果推断：综合调查

因果推断在捕捉变量之间的因果关系方面显示出在增强自然语言处理模型的预测准确性、公平性、鲁棒性和解释性方面的潜力。生成大型语言模型在通过其先进的推理能力显著影响各种自然语言处理领域的同时，这篇综述从因果的角度对生成大型语言模型进行评估和改进，从而理解和提高生成大型语言模型的推理能力，解决公平性和安全性问题，提供解释支持，并处理多模态数据。与此同时，生成大型语言模型强大的推理能力可以推动因果推断领域的发展，帮助发现因果关系和因果效应估计。本综述旨在探索因果推断框架和生成大型语言模型之间的相互作用，强调它们共同潜力以进一步开发更高级、更公平的人工智能系统。

Mar, 2024

大型语言模型能否构建因果图？

本论文评估了大型语言模型在辅助因果图发展方面的作用，在编码共同知识和经验的基础上，利用自动评分来识别潜在图中的边缘，以减轻因果路径捕获的繁琐流程，并探讨 LLL 对语义探测单词、语境和提示的敏感度。

Mar, 2023

用于因果决策的大型语言模型

通过对开源大语言模型进行微调，我们提出了 LLM4Causal，它能够识别因果任务、执行相应的函数并解释其数值结果，同时我们还提出了一种数据生成过程，用于更可控的 GPT 提示，并提供了两个指令微调数据集：因果检索基准和因果解释基准。通过三个案例研究，我们展示了 LLM4Causal 能够为因果问题提供端到端的解决方案并提供易于理解的答案。数值研究还显示，它在给定查询时具有寻找正确因果任务的显著能力。

Dec, 2023

从查询工具到因果架构：利用大型语言模型从数据中进行先进的因果发现

本文提出了一种结合基于知识的 LLMs 因果分析和数据驱动因果结构学习的新框架，以构建因果结构学习的新范式，并介绍了一套广泛的提示组，以从给定变量中提取因果图，并评估 LLM 先前因果对从数据中恢复因果结构的影响

Jun, 2023

因果关系：大型语言模型能真正理解因果关系吗？

提出了一种新颖的架构称为 “具有反事实分析的上下文感知推理增强框架”，通过将显式和隐式因果推理相结合，利用 ConceptNet 和反事实语句来提高因果推理和可解释性，进一步提供对因果关系的深度理解和促进可解释性。

Feb, 2024

基于提示和微调的 LLM 与因果图验证

该研究旨在利用自然语言处理技术通过文本来源对因果图进行自动验证。与之前的研究成果相比，该研究发现经过精调的预训练语言模型在因果关系分类任务上表现远超基于提示的语言模型，F1 得分最高提高了 20.5 个百分点。

May, 2024

用于生物医学因果图构建的大型语言模型

本文提出一种利用 EMR 病历笔记来实现因果关系分析的机器学习方法，通过应用大型语言模型（LLMs）来解决医学研究中因果图构建的难题。

Jan, 2023