因果推論とは、ある出来事が別の出来事にどのように影響するかを理解しようとする分析手法です。要するに「これをしたらあれが起きる」を予測するものです。そのような原因と結果の分析におけるLLMの有効性が日本国内における複数の大学からの研究グループにより研究されています。
参照論文情報
- タイトル：Integrating Large Language Models in Causal Discovery: A Statistical Causal Approach
- 著者：Masayuki Takayama, Tadahisa Okuda, Thong Pham, Tatsuyoshi Ikenoue, Shingo Fukuma, Shohei Shimizu, Akiyoshi Sannai
- 所属：Shiga University, Tokyo Medical University, Kyoto University, RIKEN, Hiroshima University, The University of Tokyo, National Institute of Informatics
背景
因果推論は医学、経済学、環境科学など様々な分野で利用されており、アルゴリズムは進歩しています。一方で、現象と仮定のミスマッチに起因した不正確さが課題となっています。また、系統的に整理されている実験データセットを得ることは難しく、使用されるデータセットはバイアスや測定誤差を含むものが多いと考えられています。
そんな中、状況はLLMの急速な進歩により変化してきました。LLMは知識豊富なので因果関係の客観的評価を行えると期待され、LLMを用いた知識ベースの因果推論は上手くいくとの報告がいくつか行われています。
しかし、LLMの学習データに含まれていないテーマにおいても性能が高いのかは不明です。
そこで日本の研究者らは、LLMを活用した因果発見の新しい方法論として、背景知識を考慮して分析するようLLMにプロンプトを与える手法「統計的因果プロンプティング」を考案しました。データセットのバイアスに対処でき、様々な分野で因果推論を行うことができるとされています。
