[Paper] 大因果模型来自大语言模型

发布: 1周前 (2025年12月9日 GMT+8 02:28)

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原文: arXiv

Source: arXiv - 2512.07796v1

Overview

本文提出了一种利用当今大型语言模型（LLM）中蕴含的知识来构建**大因果模型（LCM）**的新方法。作者展示了一个原型系统——DEMOCRITUS，它能够自动提取、组织并可视化跨越截然不同领域的因果关系，将 LLM 的原始文本输出转化为结构化、可查询的因果图。

Topic & Question Generation – DEMOCRITUS 提示高容量 LLM（如 GPT‑4‑style）提出相关主题并为每个主题构造因果“如果‑会怎样”问题。
Causal Statement Extraction – LLM 回答每个问题，生成自然语言因果陈述（例如 “Increasing atmospheric CO₂ → higher average global temperature”）。
Triple Conversion – 轻量级解析器将每条陈述转换为 (cause, effect, relation) 三元组，并通过同义词词典和嵌入进行术语归一化。
Conflict Resolution & Integration – 使用范畴构造（如 pushout 与 pullback），系统检测重叠或矛盾的三元组并将其合并为一致的图结构。
Embedding & Storage – 将得到的因果图嵌入向量空间以实现快速相似性搜索，并存储在支持溯源追踪的图数据库中。
Visualization & Interaction – Web UI 让用户探索因果网络、按领域过滤并深入查看原始 LLM 生成的证据。

该流水线刻意保持模块化，开发者可以在不重新设计整体系统的前提下替换不同的 LLM、解析器或图后端。

Coverage：在 12 个测试领域中，DEMOCRITUS 平均每个领域生成约 1,200 条因果三元组，精度约为 78 %（经领域专家验证）。
Cross‑domain insights：系统发现了意想不到的因果桥梁，如 “soil microbiome diversity → crop yield → regional economic stability”，将生物学与经济学联系起来。
Performance：对中等规模领域（≈500 条查询）的端到端运行时间约为 45 分钟（单 GPU 节点），最大瓶颈是 LLM 推理延迟，而非图合并步骤。
Scalability trends：查询数量加倍大致导致总运行时间加倍，但得益于范畴合并算法，图合并阶段呈次线性扩展。

Rapid knowledge graph bootstrapping – 开发者可使用类似 DEMOCRITUS 的流水线自动填充因果知识库，用于推荐引擎、风险分析工具或决策支持系统，免去手工策划每条关系的工作。
Explainable AI – 通过展示模型预测背后的结构化因果图，团队能够生成超越特征重要性分数的人类可读“为何”解释。
Cross‑disciplinary product design – 构建 IoT 平台、气候影响模拟器或健康科技应用的工程师可以快速发现跨硬件、环境和用户行为的因果依赖，从而设计更稳健的系统架构。
Continuous learning loops – 模块化设计支持“听‑学”循环，新文本数据（如事故报告、研究论文）可喂入 LLM，自动更新生产环境中的因果模型。