論文の概要: Reasoning Beyond Limits: Advances and Open Problems for LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.22732v1
• Date: Wed, 26 Mar 2025 12:29:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-01 19:35:56.745573
• Title: Reasoning Beyond Limits: Advances and Open Problems for LLMs
• Title（参考訳）: LLMの進歩とオープンな課題
• Authors: Mohamed Amine Ferrag, Norbert Tihanyi, Merouane Debbah,
• Abstract要約: 最近の生成的推論のブレークスルーは、大規模言語モデル(LLM)が複雑な問題にどのように対処するかを変えた。 2023年から2025年の間にリリースされた上位27のLLMモデルを総合的に分析する。 人間の監督なしに多段階推論を改善することを含む,LLMの能力向上における重要な課題について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4929298667651645
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent generative reasoning breakthroughs have transformed how large language models (LLMs) tackle complex problems by dynamically retrieving and refining information while generating coherent, multi-step thought processes. Techniques such as inference-time scaling, reinforcement learning, supervised fine-tuning, and distillation have been successfully applied to models like DeepSeek-R1, OpenAI's o1 & o3, GPT-4o, Qwen-32B, and various Llama variants, resulting in enhanced reasoning capabilities. In this paper, we provide a comprehensive analysis of the top 27 LLM models released between 2023 and 2025 (including models such as Mistral AI Small 3 24B, DeepSeek-R1, Search-o1, QwQ-32B, and phi-4). Then, we present an extensive overview of training methodologies that spans general training approaches, mixture-of-experts (MoE) and architectural innovations, retrieval-augmented generation (RAG), chain-of-thought and self-improvement techniques, as well as test-time compute scaling, distillation, and reinforcement learning (RL) methods. Finally, we discuss the key challenges in advancing LLM capabilities, including improving multi-step reasoning without human supervision, overcoming limitations in chained tasks, balancing structured prompts with flexibility, and enhancing long-context retrieval and external tool integration.
• Abstract（参考訳）: 最近の生成的推論のブレークスルーは、一貫性のある多段階の思考プロセスを生成しながら、動的に情報を検索し、精製することで、大きな言語モデル(LLM)が複雑な問題にどのように対処するかを変えている。 推論時間スケーリング、強化学習、教師付き微調整、蒸留といった技術は、DeepSeek-R1、OpenAIのo1 & o3、GPT-4o、Qwen-32B、および様々なラマ変種にうまく適用され、推論能力が向上した。 本稿では,2023年から2025年の間にリリースされた上位27のLLMモデル(Mistral AI Small 3 24B, DeepSeek-R1, Search-o1, QwQ-32B, phi-4など)を総合的に分析する。 そこで,本研究では,一般のトレーニング手法,MoE(Mix-of-Experts)とアーキテクチャの革新,RAG(Require-augmented Generation),チェーン・オブ・シンクと自己改善技術,テストタイム・コンピューティング・スケーリング,蒸留,強化学習(RL)の手法にまたがる学習手法について概説する。 最後に、人間の監督なしに多段階推論を改善すること、連鎖タスクの制限を克服すること、構造化プロンプトと柔軟性のバランスをとること、長期コンテキスト検索と外部ツール統合の強化など、LLMの能力向上における重要な課題について議論する。

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