ALCM은 인과 구조 학습, 인과 래퍼, LLM 기반 정제기의 세 가지 핵심 구성 요소로 이루어진다.
인과 구조 학습 구성 요소는 관찰 데이터를 입력으로 받아 초기 인과 그래프를 생성한다. 이는 데이터 기반 전통적인 인과 발견 알고리즘(PC, LiNGAM 등)을 활용한다.
인과 래퍼 구성 요소는 초기 인과 그래프를 LLM이 이해할 수 있는 형태의 인과 프롬프트로 변환한다. 이를 통해 LLM 기반 정제기 구성 요소가 그래프를 평가, 정제, 보완할 수 있도록 한다.
LLM 기반 정제기 구성 요소는 인과 프롬프트를 입력받아 초기 인과 그래프를 평가하고, 필요에 따라 노드와 엣지를 추가, 삭제, 수정하여 최종 인과 그래프를 생성한다.
ALCM은 데이터 기반 알고리즘과 LLM의 장점을 결합하여 더 정확하고 강건한 인과 그래프를 생성할 수 있다. 실험 결과, ALCM은 기존 방법론에 비해 정확도, 재현율, F1 점수, 정확도 등 주요 지표에서 뛰어난 성능을 보였다.
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by Elahe Khatib... : arxiv.org 05-06-2024
https://arxiv.org/pdf/2405.01744.pdfDaha Derin Sorular