大型語言模型在敘事因果推理中的失敗模式

Q: 如何利用強化學習或其他機器學習技術來訓練 LLM 更好地理解和推理敘事文本中的因果關係？

可以使用強化學習和其他機器學習技術，通過以下幾種方法來訓練 LLM 更好地理解和推理敘事文本中的因果關係： 1. 基於因果圖的強化學習： 獎勵設計： 可以設計獎勵函數，對 LLM 生成的因果圖與敘事文本中真實因果關係的一致性進行獎勵。例如，可以使用圖編輯距離或其他圖相似性度量方法來計算獎勵。 狀態空間： 可以將 LLM 對敘事文本的理解狀態表示為因果圖，並將其作為強化學習中的狀態空間。 動作空間： 可以將 LLM 對因果圖的操作（例如，添加、刪除或修改節點或邊）作為強化學習中的動作空間。 策略學習： 可以使用強化學習算法（例如，Q-learning 或策略梯度）來訓練 LLM，使其學習到能夠根據敘事文本生成準確因果圖的策略。 2. 基於因果推理數據集的監督學習： 數據集構建： 可以構建包含敘事文本及其對應因果圖的數據集，用於訓練 LLM。 模型訓練： 可以使用監督學習算法（例如，序列標註模型或圖神經網絡）來訓練 LLM，使其學習到從敘事文本中提取因果關係並構建因果圖的能力。 3. 結合因果推理知識的預訓練： 因果推理知識嵌入： 可以將因果推理相關的知識（例如，因果關係詞彙、因果推理規則）嵌入到 LLM 的詞向量或模型參數中。 因果推理任務預訓練： 可以使用包含因果推理任務的數據集對 LLM 進行預訓練，例如，因果關係識別、因果事件預測等。 4. 多任務學習： 聯合訓練： 可以將因果推理任務與其他自然語言處理任務（例如，文本摘要、問答系統）進行聯合訓練，以提高 LLM 的整體理解和推理能力。 5. 持續學習： 動態更新： 可以設計持續學習機制，使 LLM 能夠不斷從新的敘事文本中學習和更新其因果推理知識。

Q: 如果將 LLM 訓練在包含更多反事實推理和因果關係逆轉的數據集上，是否能提高其在處理複雜因果關係方面的能力？

將 LLM 訓練在包含更多反事實推理和因果關係逆轉的數據集上，很可能會提高其在處理複雜因果關係方面的能力。理由如下： 增強反事實推理能力： 反事實推理要求模型理解「如果...那麼...」的假設情況，並推斷出可能產生的後果。訓練數據中包含更多反事實推理的例子，可以幫助 LLM 更好地理解因果關係的條件性和可能性，從而更準確地進行反事實推理。 克服位置偏見： 現有 LLM 容易依賴敘事文本中的事件順序來判斷因果關係，而忽略事件發生的真實邏輯順序。訓練數據中包含更多因果關係逆轉的例子，可以幫助 LLM 克服這種位置偏見，學會從更深層次的語義信息中推斷因果關係。 處理複雜因果結構： 現實世界中的因果關係往往錯綜複雜，並非簡單的線性鏈。訓練數據中包含更多複雜因果結構的例子，例如，多因一果、一因多果、因果循環等，可以幫助 LLM 更好地理解和處理現實世界中的複雜因果關係。 然而，需要注意的是： 數據集構建的挑戰： 構建包含豐富反事實推理和因果關係逆轉的數據集並不容易，需要投入大量的人力和資源。 模型訓練的難度： 訓練 LLM 理解和推理複雜因果關係需要更先進的模型架構和訓練算法。

Q: LLM 在敘事因果推理方面的缺陷是否反映了人類認知過程中的某些局限性？

LLM 在敘事因果推理方面的缺陷，例如位置偏見、參數知識過度依賴等，在一定程度上反映了人類認知過程中的某些局限性： 位置偏見： 人類在理解事件順序時，也容易受到時間先後順序的影響，將先發生的事件視為原因，後發生的事件視為結果。這種偏見在兒童早期發展階段尤為明顯。 經驗知識的影響： 人類在進行因果推理時，會依賴自身的經驗知識和常識。當面對與經驗知識相悖的信息時，人們可能會質疑信息的真實性，或者試圖尋找其他解釋。 認知資源的限制： 人類的認知資源是有限的，無法同時處理過多的信息。當面對長篇幅、信息量大的敘事文本時，人們可能會忽略某些細節，或者難以建立事件之間的因果聯繫。 然而，需要注意的是： 人類認知的靈活性： 人類認知並非一成不變，我們可以通過學習和訓練來克服自身的認知偏見，提高因果推理的能力。 LLM 與人類認知的差異： LLM 的訓練數據和學習方式與人類存在很大差異，因此不能將 LLM 的缺陷簡單地等同於人類認知的局限性。 總之，LLM 在敘事因果推理方面的缺陷，可以為我們提供一些關於人類認知過程的啟示，但不能完全代表人類認知的局限性。未來需要進一步研究 LLM 與人類認知之間的異同，以更好地理解和發展人工智能。

核心概念

大型語言模型在處理敘事因果推理時，儘管展現出一定的理解能力，但仍依賴不可靠的捷徑，存在著關鍵的缺陷。

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這篇研究論文深入探討了大型語言模型（LLM）在敘事因果推理方面的能力和局限性。研究人員透過分析 LLM 在從敘事文本中推斷因果關係的表現，發現儘管這些模型取得了顯著的進展，但它們仍然依賴不可靠的捷徑，並存在著一些關鍵的缺陷。
研究方法
研究人員採用了一系列精心設計的實驗來評估 LLM 的因果推理能力。他們首先使用 LLM 生成一系列事件，並將這些事件連結成因果鏈圖。接著，他們要求 LLM 根據這些因果圖生成敘事文本，並在不提供因果圖的情況下，測試 LLM 是否能夠從文本中準確地提取出原始的因果關係。
主要發現
LLM 的因果推理缺陷
研究發現，LLM 在處理敘事因果推理時存在以下三個主要缺陷：

對拓撲順序的依賴: LLM 在很大程度上依賴於敘事中事件出現的順序來判斷因果關係。當事件的敘述順序與實際因果順序相符時，LLM 的表現較好；反之，當敘述順序與因果順序相悖時，LLM 的表現就會下降。
對參數化知識的過度依賴: LLM 傾向於利用預先訓練過程中記憶的參數化知識來推斷因果關係，即使這些知識與當前敘事文本中的因果關係相矛盾。
長篇敘事的推理能力不足: 隨著敘事文本長度和事件數量的增加，LLM 的推理能力會顯著下降，表明其在處理長篇敘事時存在困難。

減輕缺陷的策略
研究還發現，要求 LLM 從敘事文本中提取因果圖，並利用提取的因果圖或將其與敘事文本結合起來進行推理，可以有效減輕上述缺陷。
研究結論
這項研究揭示了 LLM 在敘事因果推理方面存在的關鍵缺陷，並提出了一些減輕這些缺陷的策略。研究結果對於未來開發更強大、更可靠的因果推理模型具有重要的指導意義。

統計資料

在真實世界的敘事中，大約 39% 的因果關係對與 LLM 的參數化知識相衝突。

從以下內容提煉的關鍵洞見

Failure Modes of LLMs for Causal Reasoning on Narratives

by Khurram Yami... 於 arxiv.org 11-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2410.23884.pdf

Failure Modes of LLMs for Causal Reasoning on Narratives

深入探究

如何利用強化學習或其他機器學習技術來訓練 LLM 更好地理解和推理敘事文本中的因果關係？

可以使用強化學習和其他機器學習技術，通過以下幾種方法來訓練 LLM 更好地理解和推理敘事文本中的因果關係：
1. 基於因果圖的強化學習：

獎勵設計： 可以設計獎勵函數，對 LLM 生成的因果圖與敘事文本中真實因果關係的一致性進行獎勵。例如，可以使用圖編輯距離或其他圖相似性度量方法來計算獎勵。
狀態空間： 可以將 LLM 對敘事文本的理解狀態表示為因果圖，並將其作為強化學習中的狀態空間。
動作空間： 可以將 LLM 對因果圖的操作（例如，添加、刪除或修改節點或邊）作為強化學習中的動作空間。
策略學習： 可以使用強化學習算法（例如，Q-learning 或策略梯度）來訓練 LLM，使其學習到能夠根據敘事文本生成準確因果圖的策略。
2. 基於因果推理數據集的監督學習：

數據集構建： 可以構建包含敘事文本及其對應因果圖的數據集，用於訓練 LLM。
模型訓練： 可以使用監督學習算法（例如，序列標註模型或圖神經網絡）來訓練 LLM，使其學習到從敘事文本中提取因果關係並構建因果圖的能力。
3.  結合因果推理知識的預訓練：

因果推理知識嵌入： 可以將因果推理相關的知識（例如，因果關係詞彙、因果推理規則）嵌入到 LLM 的詞向量或模型參數中。
因果推理任務預訓練： 可以使用包含因果推理任務的數據集對 LLM 進行預訓練，例如，因果關係識別、因果事件預測等。
4.  多任務學習：

聯合訓練： 可以將因果推理任務與其他自然語言處理任務（例如，文本摘要、問答系統）進行聯合訓練，以提高 LLM 的整體理解和推理能力。
5.  持續學習：

動態更新： 可以設計持續學習機制，使 LLM 能夠不斷從新的敘事文本中學習和更新其因果推理知識。

如果將 LLM 訓練在包含更多反事實推理和因果關係逆轉的數據集上，是否能提高其在處理複雜因果關係方面的能力？

將 LLM 訓練在包含更多反事實推理和因果關係逆轉的數據集上，很可能會提高其在處理複雜因果關係方面的能力。理由如下：

增強反事實推理能力： 反事實推理要求模型理解「如果...那麼...」的假設情況，並推斷出可能產生的後果。訓練數據中包含更多反事實推理的例子，可以幫助 LLM 更好地理解因果關係的條件性和可能性，從而更準確地進行反事實推理。
克服位置偏見： 現有 LLM 容易依賴敘事文本中的事件順序來判斷因果關係，而忽略事件發生的真實邏輯順序。訓練數據中包含更多因果關係逆轉的例子，可以幫助 LLM 克服這種位置偏見，學會從更深層次的語義信息中推斷因果關係。
處理複雜因果結構： 現實世界中的因果關係往往錯綜複雜，並非簡單的線性鏈。訓練數據中包含更多複雜因果結構的例子，例如，多因一果、一因多果、因果循環等，可以幫助 LLM 更好地理解和處理現實世界中的複雜因果關係。
然而，需要注意的是：

數據集構建的挑戰： 構建包含豐富反事實推理和因果關係逆轉的數據集並不容易，需要投入大量的人力和資源。
模型訓練的難度： 訓練 LLM 理解和推理複雜因果關係需要更先進的模型架構和訓練算法。

LLM 在敘事因果推理方面的缺陷是否反映了人類認知過程中的某些局限性？

LLM 在敘事因果推理方面的缺陷，例如位置偏見、參數知識過度依賴等，在一定程度上反映了人類認知過程中的某些局限性：

位置偏見： 人類在理解事件順序時，也容易受到時間先後順序的影響，將先發生的事件視為原因，後發生的事件視為結果。這種偏見在兒童早期發展階段尤為明顯。
經驗知識的影響： 人類在進行因果推理時，會依賴自身的經驗知識和常識。當面對與經驗知識相悖的信息時，人們可能會質疑信息的真實性，或者試圖尋找其他解釋。
認知資源的限制： 人類的認知資源是有限的，無法同時處理過多的信息。當面對長篇幅、信息量大的敘事文本時，人們可能會忽略某些細節，或者難以建立事件之間的因果聯繫。
然而，需要注意的是：

人類認知的靈活性： 人類認知並非一成不變，我們可以通過學習和訓練來克服自身的認知偏見，提高因果推理的能力。
LLM 與人類認知的差異： LLM 的訓練數據和學習方式與人類存在很大差異，因此不能將 LLM 的缺陷簡單地等同於人類認知的局限性。
總之，LLM 在敘事因果推理方面的缺陷，可以為我們提供一些關於人類認知過程的啟示，但不能完全代表人類認知的局限性。未來需要進一步研究 LLM 與人類認知之間的異同，以更好地理解和發展人工智能。