Cet article fournit le premier aperçu complet de l'état actuel des connaissances sur la métacognition pour les grands modèles de langage (LLM). Il comble le manque de compréhension quant au moment et à la manière dont les LLM peuvent faire preuve de capacités métacognitives efficaces pour améliorer la fiabilité et l'intelligence de l'IA.
- Analyse et catégorise le paysage de la métacognition dans les LLM.
- Résume les avancées techniques récentes, y compris les méthodes et les benchmarks pour mesurer et évaluer ces capacités.
- Détaille les techniques pour eliciter, améliorer et appliquer la métacognition dans les LLM.
- Discute des applications, des questions ouvertes, des défis et des directions prometteuses pour les travaux futurs.
Les auteurs visent à fournir une revue détaillée pour stimuler la recherche et la discussion significatives dans ce domaine émergent.