A Survey of Mathematical Reasoning in the Era of Multimodal Large Language Model

本文是LLM系列文章,针对《A Survey of Mathematical Reasoning in the Era of Multimodal Large Language Model: Benchmark, Method & Challenges》的翻译。

多模态大语言模型时代的数学推理:基准、方法与挑战

摘要

数学推理是人类认知的一个核心方面,在从教育问题解决到科学进步的许多领域都至关重要。随着通用人工智能(AGI)的发展,将大型语言模型(LLM)与数学推理任务相结合变得越来越重要。这项调查首次对多模态大语言模型(MLLM)时代的数学推理进行了全面分析。我们回顾了自2021年以来发表的200多项研究,并研究了数学LLM的最新发展,重点关注多模态设置。我们将该领域分为三个维度:基准、方法和挑战。特别是,我们探索了多模态数学推理管道,以及(M)LLM和相关方法的作用。最后,我们确定了阻碍AGI在该领域实现的五大挑战,为提高多模态推理能力的未来方向提供了见解。这项调查为研究界提高LLM处理复杂多模态推理任务的能力提供了关键资源。

1 引言

2 基准视角

3 方法视角

4 挑战

5 结论

在这项调查中,我们全面概述了MLLM背景下数学推理的进展和挑战。我们强调了Math-LLM开发的重大进展,以及多模态集成在解决复杂推理任务中的重要性日益增加。我们确定了五个关键挑战,这些挑战对于能够执行复杂数学推理任务的AGI系统的持续发展至关

Puzzle Solving using Reasoning of Large Language Models: A Survey 探索大型语言模型(LLM)在解谜方面的能力,揭示了它们在人工智能中的潜力和挑战,标志着朝着理解它们在复杂推理任务中的适用性迈出了重要一步。这项调查利用了一种独特的分类法——将谜题分为基于规则和无规则的类别——通过各种方法,包括提示技术、神经符号方法和微调,对LLM进行批判性评估。通过对相关数据集和基准的批判性审查,我们评估LLM的性能,确定复杂谜题场景中的重大挑战。我们的发现突出了LLM能力和类人推理之间的差异,特别是在那些需要高级逻辑推理的推理中。 阅读详情

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UnknownBody
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