Efficient Causal Graph Discovery Using Large Language Models

📄 arXiv: 2402.01207v5 📥 PDF

作者: Thomas Jiralerspong, Xiaoyin Chen, Yash More, Vedant Shah, Yoshua Bengio

分类: cs.LG, cs.AI, stat.ME

发布日期: 2024-02-02 (更新: 2026-04-02)

💡 一句话要点

提出基于大语言模型的高效因果图发现方法

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 因果图发现 大语言模型 广度优先搜索 因果关系 数据效率 机器学习 观察数据

📋 核心要点

  1. 现有方法在因果图发现中采用成对查询，导致查询数量呈二次方增长，效率低下。
  2. 本文提出的框架使用广度优先搜索（BFS）方法，显著减少了查询数量，提高了效率。
  3. 实验结果表明，该方法在多种规模的真实因果图上实现了最先进的性能，展示了其有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的框架，利用大语言模型（LLM）进行全面的因果图发现。以往基于LLM的方法采用成对查询方式，这需要二次方数量的查询，对于较大的因果图而言，迅速变得不切实际。相对而言，本文提出的框架采用广度优先搜索（BFS）方法，仅需线性数量的查询。此外，研究表明该方法能够轻松结合可观测数据以提升性能。该框架不仅在时间和数据效率上表现优越，还在不同规模的真实因果图上实现了最先进的结果，展示了其在因果关系发现任务中的广泛适用潜力。

🔬 方法详解

问题定义：本文要解决的具体问题是如何高效地发现因果图，现有方法由于查询数量的快速增长，导致在处理大规模因果图时效率低下。

核心思路：论文的核心解决思路是采用广度优先搜索（BFS）策略，利用LLM进行因果关系的发现，从而将查询数量控制在线性范围内，提升效率。

技术框架：整体架构包括数据输入模块、LLM查询模块和因果图构建模块。首先，输入观测数据，然后通过LLM进行因果关系的查询，最后构建因果图。

关键创新：最重要的技术创新点在于将广度优先搜索（BFS）引入因果图发现中，显著减少了查询次数，与传统的成对查询方法形成鲜明对比。

关键设计：在参数设置上，框架能够灵活地结合可观测数据，损失函数设计上注重因果关系的准确性，网络结构则基于现有的LLM架构进行优化。

🖼️ 关键图片

fig_0

📊 实验亮点

实验结果显示，所提出的方法在多个真实因果图上实现了最先进的性能，相比于传统方法，查询数量减少了至线性级别，显著提升了效率和准确性，展示了其在因果关系发现中的优越性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括社会科学、经济学、医学等多个领域，能够帮助研究人员更高效地识别和分析因果关系，从而推动相关领域的研究进展。未来，该方法有望在因果推断和决策支持系统中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

We propose a novel framework that leverages LLMs for full causal graph discovery. While previous LLM-based methods have used a pairwise query approach, this requires a quadratic number of queries which quickly becomes impractical for larger causal graphs. In contrast, the proposed framework uses a breadth-first search (BFS) approach which allows it to use only a linear number of queries. We also show that the proposed method can easily incorporate observational data when available, to improve performance. In addition to being more time and data-efficient, the proposed framework achieves state-of-the-art results on real-world causal graphs of varying sizes. The results demonstrate the effectiveness and efficiency of the proposed method in discovering causal relationships, showcasing its potential for broad applicability in causal graph discovery tasks across different domains.