[论文解读] Emerging Synergies in Causality and Deep Generative Models: A Survey

Guanglin Zhou, Xie, Shaoan+8 more|arXiv (Cornell University)|Jan 29, 2023

Computational and Text Analysis Methods被引用 7

一句话总结

本综述探讨了因果性与深度生成模型（DGMs）的协同整合，提出将因果推理与DGMs结合可提升生成式AI在可解释性、泛化能力和鲁棒性方面的表现。综述回顾了将因果结构嵌入DGMs的方法、利用DGMs进行因果发现，以及在大型生成模型（如大语言模型LLMs）中因果性的新兴前沿，突出显示了开放性挑战与未来研究方向。

ABSTRACT

In the field of artificial intelligence (AI), the quest to understand and model data-generating processes (DGPs) is of paramount importance. Deep generative models (DGMs) have proven adept in capturing complex data distributions but often fall short in generalization and interpretability. On the other hand, causality offers a structured lens to comprehend the mechanisms driving data generation and highlights the causal-effect dynamics inherent in these processes. While causality excels in interpretability and the ability to extrapolate, it grapples with intricacies of high-dimensional spaces. Recognizing the synergistic potential, we delve into the confluence of causality and DGMs. We elucidate the integration of causal principles within DGMs, investigate causal identification using DGMs, and navigate an emerging research frontier of causality in large-scale generative models, particularly generative large language models (LLMs). We offer insights into methodologies, highlight open challenges, and suggest future directions, positioning our comprehensive review as an essential guide in this swiftly emerging and evolving area.

研究动机与目标

• 为填补对因果性与深度生成模型（DGMs）交叉领域的综合性文献综述的空白，因为这些领域通常被孤立研究。
• 探究如何将因果原则嵌入DGM架构中，以提升可解释性与分布外泛化能力。
• 考察DGMs在促进因果发现方面的潜力，特别是在传统因果方法面临可扩展性问题的高维数据中。
• 探索因果性在大规模生成模型中的新兴前沿，特别是生成式大语言模型（LLMs），并识别其因果推理能力中的关键挑战。
• 通过概述因果感知生成建模中的开放问题与未来研究方向，为研究人员提供统一参考。

提出的方法

• 系统性地综述将结构因果模型（SCM）整合进深度生成架构的现有工作，例如CausalGAN及其他因果变分自编码器。
• 回顾利用深度生成模型从数据中推断因果结构的方法，包括在可识别性约束下利用归一化流和扩散模型进行因果发现的途径。
• 分析通过可逆或对抗性变换将简单潜在分布（如高斯分布）转换为复杂数据分布，以利用DGMs建模数据生成过程（DGPs）。
• 考察大规模生成模型，特别是LLMs，在因果推理中的应用，重点关注提示工程、概念学习与干预建模。
• 提出一种通过标准化测试平台评估LLMs中因果推理的框架，并强调需超越基于提示的干预，以评估其内在的因果理解能力。
• 将因果推断（如do-演算、反事实）的洞见与深度生成建模相结合，以实现稳健的干预与外推能力。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何有效将因果结构嵌入深度生成模型中，以提升可解释性与泛化能力？
• RQ2 在真实因果图未知的情况下，深度生成模型在高维数据中发现因果关系的潜力有多大？
• RQ3 在大规模生成模型（如LLMs）中实现可靠因果推理与反事实推断面临哪些关键挑战？
• RQ4 因果性与DGMs之间的协同作用如何推动更可信、更鲁棒的生成式AI系统发展？
• RQ5 当前方法在将因果生成模型扩展至具有复杂、高维因果结构的真实世界数据集时存在哪些局限性？

主要发现

• 当前的因果生成模型大多局限于小规模因果图，多数模型如CausalGAN处理的变量不超过十个，凸显了显著的可扩展性差距。
• 尽管已有进展，但许多现有模型仍依赖预设的因果结构和标记的变量关系，限制了其在真实场景中的适用性，尤其是在因果顺序未知时。
• 亟需统一的评估框架以标准化LLMs中因果推理的评估，因为性能在不同数据集、架构与指标间差异显著。
• LLMs通过提示工程展现出一定的因果推理能力，但该方法常掩盖其在根本因果理解上的缺陷。
• 概念学习与解耦表征的整合对于提升LLMs对因果机制的推理能力至关重要，提示了一条实现更鲁棒因果AI的可行路径。
• 当前DGM框架中因果发现方法仍被严重低估，未来工作必须优先实现从数据端到端学习因果结构，以减少对先验知识的依赖。