論文の概要: Advances in LLMs with Focus on Reasoning, Adaptability, Efficiency and Ethics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.12365v1
• Date: Sat, 14 Jun 2025 05:55:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-17 17:28:45.986836
• Title: Advances in LLMs with Focus on Reasoning, Adaptability, Efficiency and Ethics
• Title（参考訳）: LLMの進歩 : 推論・適応性・効率・倫理に焦点をあてて
• Authors: Asifullah khan, Muhammad Zaeem Khan, Saleha Jamshed, Sadia Ahmad, Aleesha Zainab, Kaynat Khatib, Faria Bibi, Abdul Rehman,
• Abstract要約: 人間と機械のコミュニケーションのギャップを埋めるのに最も効果的なテクニックには、Chain-of-Thought prompting、Instruction Tuning、Reinforcement Learning from Human Feedbackなどがある。 マルチモーダル学習の改善と、少数ショットまたはゼロショット技術により、LLMはより小さな入力で複雑なジョブを処理することができるようになった。 LLM推論、効率性、倫理的整合性を高める新しい手法を分類する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.46174569259495524
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This survey paper outlines the key developments in the field of Large Language Models (LLMs), such as enhancing their reasoning skills, adaptability to various tasks, increased computational efficiency, and ability to make ethical decisions. The techniques that have been most effective in bridging the gap between human and machine communications include the Chain-of-Thought prompting, Instruction Tuning, and Reinforcement Learning from Human Feedback. The improvements in multimodal learning and few-shot or zero-shot techniques have further empowered LLMs to handle complex jobs with minor input. They also manage to do more with less by applying scaling and optimization tricks for computing power conservation. This survey also offers a broader perspective on recent advancements in LLMs going beyond isolated aspects such as model architecture or ethical concerns. It categorizes emerging methods that enhance LLM reasoning, efficiency, and ethical alignment. It also identifies underexplored areas such as interpretability, cross-modal integration and sustainability. With recent progress, challenges like huge computational costs, biases, and ethical risks remain constant. Addressing these requires bias mitigation, transparent decision-making, and clear ethical guidelines. Future research will focus on enhancing models ability to handle multiple input, thereby making them more intelligent, safe, and reliable.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Large Language Models(LLMs)の分野における重要な発展について概説する。例えば,推論能力の向上,各種タスクへの適応性の向上,計算効率の向上,倫理的決定の能力などである。 人間と機械のコミュニケーションのギャップを埋めるのに最も効果的なテクニックには、Chain-of-Thought prompting、Instruction Tuning、Reinforcement Learning from Human Feedbackなどがある。 マルチモーダル学習の改善と、少数ショットまたはゼロショット技術により、LLMはより小さな入力で複雑なジョブを処理することができるようになった。 また、コンピューティングの電力保存のためにスケーリングと最適化のトリックを適用することで、より少ない処理を行えるようにします。 この調査はまた、モデルアーキテクチャや倫理的関心事のような孤立した側面を超えて、最近のLLMの進歩についてより広い視点を提供する。 LLM推論、効率性、倫理的整合性を高める新しい手法を分類する。 また、解釈可能性、相互統合、持続可能性といった未調査領域も特定する。 最近の進歩で、膨大な計算コスト、バイアス、倫理的リスクといった課題は一定である。 これらの問題に対処するには、バイアス軽減、透明性のある意思決定、明確な倫理的ガイドラインが必要です。 将来の研究は、モデルが複数の入力を処理する能力を強化し、よりインテリジェントで安全で信頼性の高いものにすることに焦点を当てる。

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