Bewertung der ursächlichen Argumentation in Sprachmodellen

Kausale Schlussfolgerungen sind die Fähigkeit, die Ursache-Wirkungs-Beziehungen zwischen verschiedenen Variablen oder Ereignissen zu bestimmen. Menschen sind da ganz gut, aber für Maschinen ist das eine Herausforderung. In den letzten Jahren gab's viel Interesse daran, natürliche Sprachverarbeitung (NLP) zu nutzen, um Kausalität zu verstehen, aber die meisten bestehenden Methoden beruhen stark auf Wissen aus Erfahrung oder gesundem Menschenverstand. Dieses Papier stellt einen neuen Ansatz vor, um zu prüfen, wie gut grosse Sprachmodelle (LLMs) kausale Schlussfolgerungen aus Korrelationen ziehen können.

Wir haben einen speziellen Datensatz erstellt, um diese Fähigkeit in LLMs zu untersuchen. Der Datensatz enthält über 400.000 Stichproben, die aus korrelierten Aussagen bestehen, die die Modelle analysieren müssen, um herauszufinden, ob eine Variable eine andere verursacht. Bei Tests mit verschiedenen LLMs auf diesem Datensatz haben wir festgestellt, dass sie dabei schlecht abschneiden, fast wie Zufallsglück.

Obwohl einige Verbesserungen auftraten, als wir die Modelle weiter verfeinerten, hatten sie immer noch Schwierigkeiten, diese Fähigkeiten in neuen oder anderen Situationen anzuwenden. Das zeigt eine Einschränkung in der allgemeinen Denkfähigkeit der Modelle. Solche Analysen sind wichtig, da sie zukünftige Forschungen leiten können, um die Denkfähigkeiten von LLMs zu verbessern.

#Die Bedeutung von Kausalitätsschlussfolgerungen

Kausale Schlussfolgerungen sind eine wichtige Fähigkeit, um zu verstehen, wie verschiedene Faktoren sich gegenseitig beeinflussen. Nur weil jemand auf einer Party getanzt hat, heisst das nicht, dass sie Spass hatten, denn viele andere Faktoren könnten eine Rolle spielen. Bei kausalen Schlussfolgerungen ist es notwendig, zwischen blosser Korrelation und tatsächlicher Kausalität zu unterscheiden.

Es gibt zwei Hauptmethoden, um Kausalität zu bestimmen: empirisches Wissen und formales Schlüssen. Zum Beispiel wissen wir normalerweise, dass das Werfen eines Balls ihn bewegt, basierend auf unseren Erfahrungen. Formales Schlüssen erfordert jedoch strukturiertere Ansätze, bei denen Regeln und festgelegte Verfahren die Analyse leiten.

Wir haben unsere Aufgabe als „Korrelation-zu-Kausalität-Schlussfolgerung“ formuliert, die dazu gedacht war, eine Lücke in aktuellen NLP-Aufgaben zu füllen. In vielen Trainingsdatensätzen existieren Korrelationen ohne einen klaren Rahmen für das Nachdenken über ihre Beziehungen. Unser Datensatz soll LLMs beibringen, wie sie beurteilen können, wann es gültig oder ungültig ist, eine Ursache aus einer Korrelation abzuleiten.

#Datensatzkonstruktion

Um unseren Datensatz zu erstellen, haben wir einen systematischen Ansatz verfolgt, der auf den Prinzipien der Kausalitätsschlussfolgerung basiert. Der Prozess umfasste mehrere Schritte, angefangen mit der Definition der Variablen, dem Generieren von Kausalgraphen, die die Beziehungen darstellen, und dem Labeln von Paaren korrelierter Aussagen mit ihren kausalen Implikationen.

Das Ziel war es, die Gültigkeit der kausalen Beziehung zwischen zwei Variablen basierend auf einer Korrelationsaussage zu verstehen. Jede kausale Beziehung wurde als gültig gekennzeichnet, wenn die Korrelation korrekt auf eine Ursache-Wirkungs-Beziehung hinwies. Ansonsten wurde sie als ungültig markiert.

Der endgültige Datensatz enthielt eine Vielzahl von kausalen Beziehungen basierend auf sechs verschiedenen Typen, die verschiedene Szenarien abdeckten. Jeder Eintrag bot eine klare Beschreibung der Beziehungen.

#Bewertung von Sprachmodellen

Nach dem Erstellen des Datensatzes nutzten wir ihn, um siebzehn verschiedene LLMs zu bewerten. Wir waren besonders daran interessiert, wie gut sie bei dieser neuen Aufgabe abschnitten. Die Ergebnisse zeigten, dass keines der Modelle effektiv Kausalität aus Korrelationen bestimmen konnte, mit Leistungsverhältnissen, die nahe am Zufallsglück lagen.

Zum Beispiel wurden Modelle wie BERT, RoBERTa und GPT-3 getestet. Einige Modelle schnitten nach dem Feintuning auf unserem Datensatz etwas besser ab, und ein Modell, RoBERTa-Large MNLI, erreichte sogar 94,74 %. Diese Leistung war jedoch begrenzt, und die Modelle hatten immer noch Schwierigkeiten, wenn sie mit neuen Variationen der Eingaben konfrontiert wurden.

Die Modelle tendierten dazu, besser abzuschneiden, wenn die Aussagen ähnlich waren wie das, worauf sie trainiert worden waren. Bei abgewandelter Formulierung oder Anordnung fiel ihre Leistung deutlich ab.

#Analyse der Ergebnisse

Die Daten zeigten, dass viele der getesteten Modelle in Bezug auf reines kausales Denken schlecht abschnitten. Zum Beispiel konnten einige Modelle korrekte Beziehungen wie „Ist-Elternteil“ und „Hat-Störfaktor“ identifizieren, hatten jedoch Schwierigkeiten mit komplexeren Beziehungen wie „Hat-Kollidierer“.

Um ihre Leistung besser zu verstehen, führten wir zusätzliche Tests durch, indem wir die Daten modifizierten. Wir umschrieben Aussagen, um zu sehen, ob die Modelle die Beziehungen weiterhin korrekt erkennen konnten. Wir änderten auch die Variablennamen, um zu prüfen, ob die Modelle die richtigen Schlussfolgerungen ziehen konnten.

Die Ergebnisse zeigten, dass die Modelle ziemlich empfindlich auf diese Änderungen reagierten. Selbst kleine Variationen in der Formulierung führten zu erheblichen Leistungsabfällen, was darauf hinweist, dass die Modelle zum Training überfitteten, ohne das zugrunde liegende Denken wirklich zu verstehen.

#Zukünftige Richtungen

Diese Forschung hebt mehrere Bereiche für zukünftige Erkundungen in der kausalen Schlussfolgerung mit LLMs hervor. Eine festgestellte Einschränkung war, dass unser Datensatz nur kausale Graphen mit einer begrenzten Anzahl von Variablen abdeckte. Zukünftige Arbeiten könnten darauf abzielen, grössere Graphen zu erkunden, die den Modellen ein komplexeres Umfeld bieten.

Ein weiterer Entwicklungsbereich ist die Einbeziehung versteckter Störfaktoren, die ein herausfordernderes Szenario für LLMs darstellen könnten. Das Verständnis dieser versteckten Beziehungen würde die Grenzen der bestehenden Modelle erweitern.

Es gibt auch einen grösseren gesellschaftlichen Aspekt dieser Forschung. Fehlinformationen und falsche Überzeugungen stammen oft aus Fehlinterpretationen von Korrelation und Kausalität. Solche Probleme durch verbesserte Denkmodelle anzugehen, könnte helfen, die Verbreitung irreführender Narrative zu mindern.

#Fazit

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass diese Arbeit eine neuartige Aufgabe zur Bewertung der kausalen Denkfähigkeiten grosser Sprachmodelle einführte. Wir entwickelten einen Datensatz mit über 400.000 Stichproben, um diese Fähigkeiten zu testen, und offenbarten, dass die aktuellen Modelle bei dieser Aufgabe unzureichend abschneiden. Selbst nach dem Feintuning mangelt es ihnen immer noch an Robustheit und einfacher Anpassungsfähigkeit an neue Variationen.

Diese Studie dient als grundlegender Schritt zur Verbesserung der Denkfähigkeiten von LLMs und zeigt kritische Lücken im aktuellen Verständnis. Zukünftige Forschungen sollten weiterhin Wege erkunden, um die kausalen Denkfähigkeiten dieser Modelle zu verbessern, was möglicherweise zu einem besseren Verständnis und zur Lösung von realen Problemen führen könnte, die aus Missinterpretationen von kausalen Beziehungen entstehen.