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Découverte causale augmentée par LLM : fusion probabiliste de l'existence et de l'orientation des bords
LLM-Augmented Causal Discovery: Probabilistic Fusion of Edge Existence and Orientation
AI InsightLa nouvelle recherche propose la fusion d'un graphique de dépendance probabiliste (PDG) de l'algorithme de découverte causale préalable LLM et bayésien, et la fusion pondérée 50/50 surpasse la F1 à source unique dans 22 des 26 réseaux de référence. Par rapport aux goulots d'étranglement précédents qui utilisaient uniquement la notation LLM ou s'appuyaient uniquement sur la direction des données pour identifier les goulots d'étranglement, cette méthode fusionne pour la première fois l'existence et la direction des bords sous forme de distributions de probabilité, fournissant ainsi un nouveau paradigme pour l'utilisation de connaissances LLM peu fiables pour la découverte causale.Importance 75/100