論文の概要: A Survey of Reasoning with Foundation Models: Concepts, Methodologies, and Outlook

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.11562v2
• Date: Wed, 20 Dec 2023 07:25:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-21 12:39:24.596809
• Title: A Survey of Reasoning with Foundation Models: Concepts, Methodologies, and Outlook
• Title（参考訳）: 基礎モデルによる推論に関する調査:概念・方法論・展望
• Authors: Jiankai Sun, Chuanyang Zheng, Enze Xie, Zhengying Liu, Ruihang Chu, Jianing Qiu, Jiaqi Xu, Mingyu Ding, Hongyang Li, Mengzhe Geng, Yue Wu, Wenhai Wang, Junsong Chen, Zhangyue Yin, Xiaozhe Ren, Jie Fu, Junxian He, Wu Yuan, Qi Liu, Xihui Liu, Yu Li, Hao Dong, Yu Cheng, Ming Zhang, Pheng Ann Heng, Jifeng Dai, Ping Luo, Jingdong Wang, Ji-Rong Wen, Xipeng Qiu, Yike Guo, Hui Xiong, Qun Liu, Zhenguo Li
• Abstract要約: 推論は、交渉、医療診断、刑事捜査など、様々な現実世界の環境において重要な役割を担っている。 基礎モデルの開発が進み、推論タスクの能力を探究することへの関心が高まっている。 本稿では,様々な推論タスク,メソッド,ベンチマークの最新の進歩を浮き彫りにして,推論に適応する基礎モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 235.7288855108172
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reasoning, a crucial ability for complex problem-solving, plays a pivotal role in various real-world settings such as negotiation, medical diagnosis, and criminal investigation. It serves as a fundamental methodology in the field of Artificial General Intelligence (AGI). With the ongoing development of foundation models, there is a growing interest in exploring their abilities in reasoning tasks. In this paper, we introduce seminal foundation models proposed or adaptable for reasoning, highlighting the latest advancements in various reasoning tasks, methods, and benchmarks. We then delve into the potential future directions behind the emergence of reasoning abilities within foundation models. We also discuss the relevance of multimodal learning, autonomous agents, and super alignment in the context of reasoning. By discussing these future research directions, we hope to inspire researchers in their exploration of this field, stimulate further advancements in reasoning with foundation models, and contribute to the development of AGI.
• Abstract（参考訳）: 複雑な問題解決において重要な能力である推論は、交渉、医療診断、刑事捜査など、現実世界の様々な場面で重要な役割を果たしている。 人工知能(AGI)の分野における基本的な方法論として機能する。 基礎モデルの開発が進み、推論タスクの能力を探究することへの関心が高まっている。 本稿では,様々な推論タスク,メソッド,ベンチマークの最新の進歩を浮き彫りにして,推論に適応可能な基礎モデルを提案する。 次に、基礎モデルにおける推論能力の出現の背後にある潜在的な将来方向を掘り下げる。 また,マルチモーダル学習,自律エージェント,スーパーアライメントとの関連性についても論じる。 これらの今後の研究の方向性を議論することで、この分野の探索に研究者を刺激し、基礎モデルによる推論のさらなる進歩を刺激し、agiの開発に貢献することを望んでいる。

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