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Towards Reasoning Era: A Survey of Long Chain-of-Thought for Reasoning Large Language Models

Created by
  • Haebom

作者

Qiguang Chen, Libo Qin, Jinhao Liu, Dengyun Peng, Jiannan Guan, Peng Wang, Mengkang Hu, Yuhang Zhou, Te Gao, Wanxiang Che

概要

この論文は、大規模言語モデル(LLM)の推論能力の向上に重要な役割を果たす長鎖思考過程(Long CoT)の包括的な調査を提供します。推論時間の拡張などの現象を調査し、ダモダル推論の統合、効率の向上、改善された知識フレームワークなどの将来の研究の方向性を提示します。

Takeaways、Limitations

Takeaways:
Long CoTとShort CoTの違いを明確に定義し,新しい分類体系を提示してLLM推論研究の基礎を築いた。
Long CoTの重要な特徴(深い推論、広範なナビゲーション、実行可能な反射)を分析して、パフォーマンスの向上の原因を明らかにしました。
過度の事故や推論時間の延長などの現象に関する洞察を提供しました。
将来の研究の方向性を提示することによって、LLM推論の分野の発展に貢献することができます。
Limitations:
Long CoTの包括的な調査では、この論文は初めてですが、まだLong CoTの正確な定義や測定方法に関する合意が不足する可能性があります。
論文で提示された将来の研究の方向性は、まだ検証されていない仮説である可能性がある。
さまざまなLLMアーキテクチャとデータセットの一般化の可能性に関するさらなる研究が必要です。
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