Evaluating Interventional Reasoning Capabilities of Large Language Models
本文属于LLM系列文章，针对《Evaluating Interventional Reasoning Capabilities of Large Language Models》的翻译版本。
评估大型语言模型的介入推理能力
- 摘要
- 1 引言
- 2 前言
- 3 方法：定义因果推理任务
- 4 实验
- 5 相关工作
- 6 讨论和局限性
摘要
在现代决策领域中，评估干预措施对系统各组成部分的因果影响已成为一项关键任务。随着人工智能技术的快速发展，特别是大型语言模型（LLM）的兴起，自动化决策系统逐渐成为研究热点。然而，LLM在因果推理方面的应用研究仍显不足。受现有研究中关于干预在因果推理中作用的启发，在本文中，我们进行了系统性研究，旨在评估LLM在处理干预性推理任务时的能力。具体而言，我们开发了一套多维度的基准测试体系，涵盖了混淆、中介等多种因果图类型，并基于不同变量类型构建了全面的测试框架。通过这些基准测试，我们能够系统性地分析LLM在处理干预性推理时的表现。我们的研究发现，尽管GPT-4在预测干预效果方面表现出一定的准确性，但其对提示中潜在干扰因素的敏感度仍是一个需要关注的问题。通过这一系列实证分析，我们进一步验证了现有模型在这一领域的局限性，并为未来研究提供了新的方向。
1 引言
2 前言
3 方法：定义因果推理任务
4 实验
5 相关工作
6 讨论和局限性
本文的目标是引入一个因果推理基准，对LLM在干预后准确预测知识更新的能力进行压力测试，而不会将推理的其他方面（如定量数据的统计推理）混为一谈。我们调查的研究问题表明了一些乐观和谨慎。一方面，在某些情况下，GPT-4似乎能准确预测干预措施如何改变给定的因果关系，另一方面，当提示描述了它从训练中合理记忆的因果知识时，它的表现可能会受到负面影响。总体而言，这些发现表明，设计基准和研究来评估LLM中抽象因果推理的各个方面仍然很重要，特别是如果从业者希望使用LLM来生成候选决策。
虽然我们在本文中定义的干预效果预测任务具有易于评估的优点，因为它需要二元反应，但该任务可以提出的研究结果也有限。例如，IE预测无法帮助我们评估LLM执行因果识别的准确性，因果识别是在给定因果DAG的情况下决定可以做出哪些因果推断的过程。此外，本文主要关注评估，没有提出通过小样本学习或微调来改进LLM因果推理的方法。这两个局限性都指向了我们认为值得探索的未来研究方向。
最后，记住古德哈特定律，我们强调，像我们这样的评估和其他人的评估并不能作为LLM在部署到高风险情况之前击败的指标。我们不鼓励对这些基准进行游戏，而是打算让这项研究像心理学研究一样，阐明LLM的行为。