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Can Large Language Models Infer Causal Relationships from Real-World Text?

Created by
  • Haebom

저자

Ryan Saklad, Aman Chadha, Oleg Pavlov, Raha Moraffah

개요

본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)의 인과 추론 능력을 실제 세계 텍스트를 기반으로 평가한 연구입니다. 기존 연구들이 단순한 인과 관계를 명시적으로 포함한 인공적으로 생성된 텍스트에 초점을 맞춘 것과 달리, 본 연구는 학술 문헌에서 추출한 다양한 길이, 복잡성, 도메인을 가진 실제 텍스트를 활용하여 LLM의 인과 추론 능력을 평가하는 새로운 벤치마크를 제시합니다. 실험 결과, 최첨단 LLM조차도 평균 F1 점수 0.477에 그치는 등 상당한 어려움을 보였으며, 암시적으로 진술된 정보 처리, 관련 인과 요인과 주변 문맥 정보의 구분, 긴 텍스트 구절에 걸쳐 관련 정보 연결 등의 어려움이 주요 원인으로 분석되었습니다. 본 연구의 벤치마크는 LLM의 인과 추론 능력 향상을 위한 후속 연구에 중요한 통찰력을 제공합니다.

시사점, 한계점

시사점:
실제 세계 텍스트 기반의 LLM 인과 추론 벤치마크를 최초로 제시.
최첨단 LLM의 인과 추론 능력의 한계를 실증적으로 밝힘.
LLM의 인과 추론 향상을 위한 구체적인 연구 방향 제시 (암시적 정보 처리, 관련 정보 필터링, 장문 텍스트 처리 등).
한계점:
현재 벤치마크의 F1 score가 0.477로 상대적으로 낮은 성능을 보임.
벤치마크 데이터셋의 규모 및 다양성에 대한 추가적인 검토 필요.
인과 추론의 다양한 측면 (예: 역인과 추론)에 대한 포괄적인 평가가 부족.
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