論文の概要: A Survey of Reasoning with Foundation Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.11562v4
- Date: Tue, 26 Dec 2023 11:31:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-27 20:48:57.851080
- Title: A Survey of Reasoning with Foundation Models
- Title（参考訳）: 基礎モデルによる推論に関する調査
- 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。
関連論文リスト
- Affective Computing Has Changed: The Foundation Model Disruption [47.88090382507161]
我々は、Affective Computingの分野におけるファンデーションモデルの力に対する意識を高めることを目的としている。
我々は視覚、言語学、音声(音響)に焦点をあてて、マルチモーダルな感情データを合成して分析する。
本研究領域における基礎モデルの利用に関する倫理的問題や規制的側面などの基本的問題について論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-13T15:20:18Z) - Vision-and-Language Navigation Today and Tomorrow: A Survey in the Era of Foundation Models [79.04590934264235]
VLN(Vision-and-Language Navigation)は近年注目を集めている。
基礎モデルは、VLN研究の課題と手法を形作っている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-09T16:53:36Z) - Position Paper: Agent AI Towards a Holistic Intelligence [53.35971598180146]
エージェントAI - 大きな基盤モデルをエージェントアクションに統合する具体的システム。
本稿では,エージェント・ファウンデーション・モデル(エージェント・ファウンデーション・モデル)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-28T16:09:56Z) - The Essential Role of Causality in Foundation World Models for Embodied AI [102.75402420915965]
身体的なAIエージェントは、さまざまな現実世界環境で新しいタスクを実行する能力を必要とします。
現在の基礎モデルは物理的相互作用を正確にモデル化することができないため、Embodied AIには不十分である。
因果関係の研究は、検証世界モデルの構築に寄与する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-06T17:15:33Z) - Training and Serving System of Foundation Models: A Comprehensive Survey [32.0115390377174]
本稿では,様々な観点から基礎モデルを訓練・提供するための手法を幅広く検討する。
ネットワーク、コンピューティング、ストレージといったより詳細な側面を含む、最先端の手法の詳細な分類を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-05T05:27:15Z) - Intrinsic Motivation in Model-based Reinforcement Learning: A Brief
Review [77.34726150561087]
本稿では,エージェントが獲得した世界モデルに基づいて,本質的な動機付けを決定するための既存の手法について考察する。
提案した統合フレームワークは,学習を改善するために,世界モデルと本質的なモチベーションを用いてエージェントのアーキテクチャを記述する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-24T15:13:02Z) - Towards Reasoning in Large Language Models: A Survey [11.35055307348939]
大規模な言語モデル(LLM)がどの程度推論できるのかは、まだ明らかになっていない。
本稿では,LLMにおける推論に関する知識の現状を概観する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-20T16:29:03Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。