LLMで因果推論を行うためのプロンプト手法 | AIDB

因果推論とは、ある出来事が別の出来事にどのように影響するかを理解しようとする分析手法です。要するに「これをしたらあれが起きる」を予測するものです。そのような原因と結果の分析におけるLLMの有効性が日本国内における複数の大学からの研究グループにより研究されています。 参照論文情報 タイトル：Integrating Large Language Models in Causal Discovery: A Statistical Causal Approach 著者：Masayuki Takayama, Tadahisa Okuda, Thong Pham, Tatsuyoshi Ikenoue, Shingo Fukuma, Shohei Shimizu, Akiyoshi Sannai 所属：Shiga University, Tokyo Medical University, Kyoto

[deejayroka]

“LLMを活用した因果発見の新しい方法論として、背景知識を考慮して分析するようLLMにプロンプトを与える手法「統計的因果プロンプティング」を考案”