Este artículo proporciona la primera revisión exhaustiva de la metacognición para modelos de lenguaje grandes, analizando y taxonomizando el panorama actual de este campo emergente.

  • Se resumen los métodos y benchmarks para medir y evaluar las capacidades metacognitivas de los LLM.
  • Se detallan las técnicas para elicitar, mejorar y aplicar la metacognición en los LLM.
  • Se discuten los hallazgos, implicaciones, preguntas abiertas y desafíos de la investigación en curso.

Los autores tienen como objetivo proporcionar una visión general detallada para estimular investigaciones y discusiones significativas sobre el avance de las capacidades y la fiabilidad de la IA.