論文の概要: Advancing Reasoning in Large Language Models: Promising Methods and Approaches

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.03671v1
• Date: Wed, 05 Feb 2025 23:31:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-07 14:34:15.763616
• Title: Advancing Reasoning in Large Language Models: Promising Methods and Approaches
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルにおける推論の促進:手法とアプローチ
• Authors: Avinash Patil,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語処理(NLP)タスクにおいて著しく成功している。 複雑な推論スパンニング論理推論、数学的問題解決、コモンセンス推論、そして多段階推論を実行する能力は、人間の期待に届かない。 本調査は, LLMにおける推論向上技術に関する総合的なレビューを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have succeeded remarkably in various natural language processing (NLP) tasks, yet their reasoning capabilities remain a fundamental challenge. While LLMs exhibit impressive fluency and factual recall, their ability to perform complex reasoning-spanning logical deduction, mathematical problem-solving, commonsense inference, and multi-step reasoning-often falls short of human expectations. This survey provides a comprehensive review of emerging techniques enhancing reasoning in LLMs. We categorize existing methods into key approaches, including prompting strategies (e.g., Chain-of-Thought reasoning, Self-Consistency, and Tree-of-Thought reasoning), architectural innovations (e.g., retrieval-augmented models, modular reasoning networks, and neuro-symbolic integration), and learning paradigms (e.g., fine-tuning with reasoning-specific datasets, reinforcement learning, and self-supervised reasoning objectives). Additionally, we explore evaluation frameworks used to assess reasoning in LLMs and highlight open challenges, such as hallucinations, robustness, and reasoning generalization across diverse tasks. By synthesizing recent advancements, this survey aims to provide insights into promising directions for future research and practical applications of reasoning-augmented LLMs.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語処理(NLP)タスクにおいて著しく成功したが、その推論能力は依然として根本的な課題である。 LLMは、顕著な急激さと事実的リコールを示す一方で、複雑な推論と拡大する論理的推論、数学的問題解決、コモンセンス推論、そして多段階の推論を行う能力は、人間の期待に届かなかった。 本調査は, LLMにおける推論向上技術に関する総合的なレビューを提供する。 既存の手法は、戦略(例えば、Chain-of-Thought推論、Self-Consistency、Tree-of-Thought推論)、アーキテクチャ革新(例えば、検索強化モデル、モジュラー推論ネットワーク、ニューロシンボリック統合)、学習パラダイム(例えば、推論固有のデータセットによる微調整、強化学習、自己管理推論目的)など、重要なアプローチに分類する。 さらに,LLMにおける推論の評価に使用される評価フレームワークについて検討し,幻覚,頑健性,多種多様なタスクにおける推論一般化などのオープンな課題を強調した。 近年の進歩をシンセサイズして、今後の研究に向けた将来的な方向性と、推論によるLCMの実践的応用に関する洞察を提供することを目的としている。

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