使用大语言模型进行多智体因果发现

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24年7月来自清华的论文“Multi-Agent Causal Discovery Using Large Language Models”。 大语言模型 (LLM) 利用来自大量文本语料库的海量专业知识，在因果发现任务中展现出巨大潜力。然而，LLM 在因果发现方面的多智体能力仍未得到充分探索。本文介绍一个通用框架来研究这一潜力。第一个是元智体模型，它完全依靠 LLM 智体之间的推理和讨论来进行因果发现。第二个是编码智体模型，它利用智体规划、编写和执行代码的能力，利用高级统计库进行因果发现。第三个是混合模型，它集成了元智体模型和编码智体模型方法，结合了多个智体的统计分析和推理技能。提出的框架有效利用 LLM 的专业知识、推理能力、多智能合作和统计因果方法，显示出良好的效果。 理解因果关系在各个科学领域都至关重要。虽然统计因果推断被广泛使用，但它严重依赖于假设的因果图 ………………………………