본 논문은 대규모 언어 모델(LLMs)의 인과 추론 능력 향상에 대한 연구 동향을 체계적으로 검토한다. LLMs는 언어 과제에서 뛰어난 성능을 보이지만, 의료 및 경제 분석과 같이 강력한 인과 추론 능력이 필요한 과제에서는 여전히 어려움을 겪는다. 따라서 본 논문은 LLMs의 인과 추론 능력 향상에 대한 기존 연구들을 배경, 주요 과제, 방법론 분류(새로운 분류 체계 제시), 평가 지표, 그리고 미래 연구 방향 등을 제시하며 종합적으로 검토한다.
