Este artículo proporciona la primera visión general exhaustiva del estado actual del conocimiento sobre la metacognición para modelos de lenguaje grandes (LLM). Cierra la brecha en la comprensión de cuándo y cómo los LLM pueden exhibir capacidades metacognitivas efectivas para avanzar en la confiabilidad e inteligencia de la IA.
- Analiza y taxonomiza el panorama de la metacognición en LLM.
- Resume avances técnicos recientes, incluyendo métodos y benchmarks para medir y evaluar estas capacidades.
- Detalla técnicas para elicitar, mejorar y aplicar la metacognición en LLM.
- Discute aplicaciones, preguntas abiertas, desafíos y direcciones prometedoras para el trabajo futuro.
Los autores tienen como objetivo proporcionar una revisión detallada para estimular la investigación y discusión significativas en este campo emergente.