A Survey of Reasoning with Foundation Models

📄 arXiv: 2312.11562v5 📥 PDF

作者: Jiankai Sun, Chuanyang Zheng, Enze Xie, Zhengying Liu, Ruihang Chu, Jianing Qiu, Jiaqi Xu, Mingyu Ding, Hongyang Li, Mengzhe Geng, Yue Wu, Wenhai Wang, Junsong Chen, Zhangyue Yin, Xiaozhe Ren, Jie Fu, Junxian He, Wu Yuan, Qi Liu, Xihui Liu, Yu Li, Hao Dong, Yu Cheng, Ming Zhang, Pheng Ann Heng, Jifeng Dai, Ping Luo, Jingdong Wang, Ji-Rong Wen, Xipeng Qiu, Yike Guo, Hui Xiong, Qun Liu, Zhenguo Li

分类: cs.AI, cs.CL, cs.CV, cs.LG

发布日期: 2023-12-17 (更新: 2024-01-25)

备注: 20 Figures, 160 Pages, 750+ References, Project Page https://github.com/reasoning-survey/Awesome-Reasoning-Foundation-Models

💡 一句话要点

综述性论文：探索大型语言模型推理能力及其在通用人工智能中的应用

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 推理能力 通用人工智能 多模态学习 自主代理 知识推理 常识推理 模型评估

📋 核心要点

  1. 核心问题：现有方法在复杂推理任务中表现不足，难以满足现实场景的需求，阻碍了通用人工智能的发展。
  2. 方法要点：该综述旨在梳理和分析当前基础模型在推理方面的研究进展，并探讨未来发展方向，为研究人员提供参考。
  3. 实验或效果：论文总结了最新的推理任务、方法和基准，并讨论了多模态学习、自主代理等技术在推理中的应用。

📝 摘要（中文）

推理是复杂问题解决的关键能力，在谈判、医疗诊断和犯罪调查等现实场景中发挥着重要作用，也是通用人工智能（AGI）领域的基础方法。随着大型语言模型（LLMs）等基础模型的不断发展，人们越来越关注它们在推理任务中的能力。本文介绍了用于推理的或可用于推理的开创性基础模型，重点介绍了各种推理任务、方法和基准的最新进展。然后，深入探讨了基础模型中推理能力出现的潜在未来方向。还讨论了多模态学习、自主代理和超对齐在推理背景下的相关性。通过讨论这些未来的研究方向，希望能够激发研究人员对该领域的探索，促进基础模型推理的进一步发展，并为AGI的发展做出贡献。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决如何利用和提升大型语言模型（LLMs）的推理能力，以应对复杂问题解决的挑战。现有方法在处理需要深度推理、多步骤推理或常识推理的任务时，往往表现出局限性，缺乏通用性和鲁棒性。此外，如何评估和衡量LLMs的推理能力也是一个重要的挑战。

核心思路：论文的核心思路是对现有关于LLMs推理能力的研究进行系统性的梳理和总结，并在此基础上探讨未来的发展方向。通过分析不同的推理任务、方法和基准，以及多模态学习、自主代理等相关技术，为研究人员提供一个全面的视角，从而促进该领域的发展。

技术框架：该论文是一个综述性质的工作，其框架主要包括以下几个部分：首先，介绍适用于推理的基础模型；其次，总结各种推理任务、方法和基准的最新进展；然后，深入探讨基础模型中推理能力涌现的潜在未来方向，包括多模态学习、自主代理和超对齐等；最后，对未来的研究方向进行展望。

关键创新：该论文的关键创新在于其全面性和前瞻性。它不仅对现有的研究进行了系统的总结，而且还对未来的发展方向进行了深入的探讨，为研究人员提供了有价值的参考。此外，论文还强调了多模态学习、自主代理等技术在推理中的重要性，为未来的研究提供了新的思路。

关键设计：由于是综述论文，没有具体的技术细节。但论文在组织结构上，采用了由浅入深、由现状到未来的逻辑，使得读者能够更好地理解LLMs推理能力的发展历程和未来趋势。论文还对不同的推理任务、方法和基准进行了分类和比较，方便读者进行查阅和学习。

📊 实验亮点

该论文是一篇综述性文章，主要亮点在于对现有LLM推理研究的全面总结和对未来发展方向的前瞻性探讨。它梳理了各种推理任务、方法和基准，并讨论了多模态学习、自主代理等技术在推理中的应用。虽然没有具体的性能数据，但为研究人员提供了宝贵的参考。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多个领域，如智能客服、医疗诊断、金融风控、自动驾驶等。通过提升LLMs的推理能力，可以使其更好地理解用户意图、做出准确的判断和决策，从而提高工作效率和智能化水平。未来，随着LLMs推理能力的不断提升，有望在通用人工智能领域取得更大的突破。

📄 摘要（原文）

Reasoning, a crucial ability for complex problem-solving, plays a pivotal role in various real-world settings such as negotiation, medical diagnosis, and criminal investigation. It serves as a fundamental methodology in the field of Artificial General Intelligence (AGI). With the ongoing development of foundation models, e.g., Large Language Models (LLMs), there is a growing interest in exploring their abilities in reasoning tasks. In this paper, we introduce seminal foundation models proposed or adaptable for reasoning, highlighting the latest advancements in various reasoning tasks, methods, and benchmarks. We then delve into the potential future directions behind the emergence of reasoning abilities within foundation models. We also discuss the relevance of multimodal learning, autonomous agents, and super alignment in the context of reasoning. By discussing these future research directions, we hope to inspire researchers in their exploration of this field, stimulate further advancements in reasoning with foundation models, and contribute to the development of AGI.