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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.12365v2
• Date: Thu, 31 Jul 2025 07:09:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-01 15:10:45.101356
• 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: 本稿では,Large Language Models(LLMs)の分野における重要な展開について概説する。 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。 効率性、スケーリング戦略、最適化テクニック、および影響力のあるMixture-of-Experts(MoE)アーキテクチャについて、重要な焦点が当てられている。
• 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), including enhancements to their reasoning skills, adaptability to various tasks, increased computational efficiency, and the 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. A significant focus is placed on efficiency, detailing scaling strategies, optimization techniques, and the influential Mixture-of-Experts (MoE) architecture, which strategically routes inputs to specialized subnetworks to boost predictive accuracy, while optimizing resource allocation. This survey also offers a broader perspective on recent advancements in LLMs, going beyond isolated aspects such as model architecture or ethical concerns. Additionally, it explores the role of LLMs in Agentic AI and their use as Autonomous Decision-Making Systems, and categorizes emerging methods that enhance LLM reasoning, efficiency, and ethical alignment. The survey also identifies underexplored areas such as interpretability, cross-modal integration, and sustainability. While significant advancements have been made in LLMs, challenges such as high computational costs, biases, and ethical risks remain. Overcoming these requires a focus on bias mitigation, transparent decision-making, and explicit ethical guidelines. Future research will generally focus on enhancing the model's ability to handle multiple inputs, thereby making it 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し,それらの推論能力の向上,様々なタスクへの適応性,計算効率の向上,倫理的決定の能力などについて述べる。 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。 効率性、スケーリング戦略、最適化手法、そして、リソース割り当てを最適化しながら、予測精度を高めるために特別なサブネットワークに入力を戦略的にルーティングするMixture-of-Experts (MoE)アーキテクチャに重点を置いている。 この調査はまた、モデルアーキテクチャや倫理的関心事といった独立した側面を越えて、最近のLLMの進歩についてより広い視点を提供しています。 さらに、エージェントAIにおけるLLMの役割と、それらが自律的な意思決定システムとして使用されることを調査し、LLM推論、効率、倫理的整合性を高める新しい手法を分類する。 調査ではまた、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している。 LLMでは大きな進歩があったが、高い計算コスト、バイアス、倫理的リスクといった課題が残っている。 これらを克服するには、バイアス軽減、透明性のある意思決定、明示的な倫理的ガイドラインに焦点を当てる必要があります。 将来の研究は、モデルが複数の入力を処理する能力を向上させることに集中し、それによってよりインテリジェントで安全で信頼性の高いモデルになる。

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