본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)의 메타인지에 대한 현재 지식 상태에 대한 최초의 포괄적인 개요를 제공합니다. AI의 신뢰성과 지능을 발전시키기 위해 LLM이 효과적인 메타인지 능력을 언제, 어떻게 발휘할 수 있는지에 대한 이해의 간극을 메웁니다.
- LLM의 메타인지 현황을 분석하고 분류합니다.
- 이러한 능력을 측정하고 평가하기 위한 방법과 벤치마크를 포함한 최근 기술적 진전을 요약합니다.
- LLM에서 메타인지를 유도, 개선 및 적용하는 기술을 상세히 설명합니다.
- 응용 분야, 미해결 질문, 과제 및 향후 연구를 위한 유망한 방향성에 대해 논의합니다.
저자들은 이 신흥 분야에서 의미 있는 연구와 논의를 촉진하기 위해 상세한 리뷰를 제공하는 것을 목표로 합니다.