LLM 导向的因果推断

基于观察数据的因果推断核心是确定可靠的因果图。本文研究表明，仅凭因果顺序而非完整图信息便足以进行因果效应推断。同时，我们利用大型语言模型（LLMs）作为虚拟领域专家，提出了一种从 LLMs 中获取因果顺序的鲁棒技术。实验证明，与传统的发现算法相比，我们的方法显著提高了因果顺序的准确性，突显了 LLMs 在各个领域增强因果推断的潜力。