Este artigo fornece a primeira visão abrangente do estado atual do conhecimento sobre metacognição para grandes modelos de linguagem (LLMs). Ele preenche a lacuna na compreensão de quando e como os LLMs podem exibir capacidades metacognitivas eficazes para avançar a confiabilidade e a inteligência da IA.
- Analisa e taxonomiza o panorama da metacognição em LLMs.
- Resume avanços técnicos recentes, incluindo métodos e benchmarks para medir e avaliar essas capacidades.
- Detalha técnicas para elicitar, melhorar e aplicar a metacognição em LLMs.
- Discute aplicações, perguntas em aberto, desafios e direções promissoras para trabalhos futuros.
Os autores visam fornecer uma revisão detalhada para estimular pesquisas e discussões significativas neste campo emergente.