本論文は、大規模言語モデル（LLM）におけるメタ認知に関する現在の知識状態の最初の包括的概観を提供する。AIの信頼性と知能を進展させるために、LLMが効果的なメタ認知能力を発揮し得る時期と方法を理解する間のギャップを埋める。

  • LLMにおけるメタ認知の状況を分析し、分類する。
  • これらの能力を測定・評価するための手法とベンチマークを含む、最近の技術的進展を要約する。
  • LLMにおいてメタ認知を引き出し、改善し、適用する技術を詳述する。
  • 応用、未解決の問題、課題、そして将来の研究への有望な方向性について議論する。

著者らは、この新興分野で意味のある研究と議論を刺激するために、詳細なレビューを提供することを目的としている。