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。
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

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