Die Studie untersucht die Fähigkeit von Großsprachmodellen (LLMs), die Auswirkungen von Interventionen auf kausale Beziehungen in gerichteten azyklischen Graphen (DAGs) vorherzusagen. Dazu werden drei Benchmarks erstellt, die verschiedene Arten von kausalen Graphen (bivariat, konfundierend, Mediation) und Variablentypen abdecken.
Die Ergebnisse zeigen, dass einige LLMs, insbesondere GPT-4-Varianten, vielversprechende Genauigkeit bei der Vorhersage von Interventionseffekten erreichen. Allerdings sind die Modelle anfällig für ablenkende Faktoren in den Eingabeaufforderungen, wie z.B. bekannte kausale Beziehungen, die die Modelle möglicherweise auswendig gelernt haben. Dies unterstreicht die Notwendigkeit, Benchmarks sorgfältig zu entwerfen, um verlässliche Schlussfolgerungen über die kausale Schlussfolgerungsfähigkeit von LLMs zu ziehen.
To Another Language
from source content
arxiv.org
Key Insights Distilled From
by Tejas Kasett... at arxiv.org 04-09-2024
https://arxiv.org/pdf/2404.05545.pdfDeeper Inquiries