Towards Reasoning in Large Language Models: A Survey

文章目录

    • 题目
    • 摘要
    • 引言
    • 什么是推理?
    • 走向大型语言模型中的推理
    • 测量大型语言模型中的推理
    • 发现与启示
    • 反思、讨论和未来方向 为什么要推理?
    • 结论

题目

大型语言模型中的推理:一项调查

在这里插入图片描述

论文地址:https://arxiv.org/abs/2212.10403
项目地址: https://github.com/jeffhj/LM-reasoning

摘要

    推理是人类智能的一个基本方面,在解决问题、决策和批判性思维等活动中起着至关重要的作用。近年来,大型语言模型 (LLM) 在自然语言处理方面取得了重大进展,人们观察到,当这些模型足够大时,它们可能会表现出推理能力。然而,目前尚不清楚 LLM 的推理能力有多强。本文全面概述了当前 LLM 推理的知识状态,包括改进和引出这些模型中的推理技术、评估推理能力的方法和基准、该领域先前研究的发现和含义,以及对未来方向的建议。我们的目标是对这个主题进行详细和最新的回顾,并激发有意义的讨论和未来的工作。

     推理是一个认知过程,涉及使用证据、论据和逻辑得出结论或做出判断。它在许多智力活动中起着核心作用,例如解决问题、决策和批判性思维。推理研究在心理学(Wason 和 Johnson-Lair

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