大規模言語モデルの推論能力の進展と今後の展望

近年、大規模言語モデル (LLM) は飛躍的な進化を遂げています。その要因の一つが、LLM の推論能力 (reasoning) の向上です。本セミナーでは、LLM の推論能力に関する研究を、発表者自身が携わった研究にも触れながら紹介します。Chain-of-Thought (CoT) に端を発するテスト時推論性能の向上、推論モデルの軌跡をグラフとして捉えた分析、強化学習やモデル構造の改善による能力拡張、そして Agent 時代における推論 など、これまでの進展を振り返りつつ、今後の展望と課題をお話します。

※ 本セミナーに先立ち、15:50〜16:35、物理図書室（4号館3階 4314教室）にて、小島氏による最新の AI 研究の動向に関するレクチャーを行います（学生・教員向け）。本セミナーとあわせてぜひご参加ください。