Improving Causal Reasoning in Large Language Models: A Survey、LLM-based Optimization of Compound AI Systems: A Survey

因果推論や最適化の分野でもLLMが活用されつつある。

• Improving Causal Reasoning in Large Language Models: A Survey [16.6]
  因果推論は知性の重要な側面であり、問題解決、意思決定、世界理解に不可欠である。 大規模言語モデル(LLM)は出力に対して有理性を生成することができるが、因果推論を確実に行う能力は未だ不明である。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Tue, 22 Oct 2024 04:18:19 GMT)
• リポジトリはGitHub – chendl02/Awesome-LLM-Causal-Reasoning: Awesome LLM Causal Reasoning is a collection of LLM-based casual reasoning works, including papers, codes and datasets.

• LLM-based Optimization of Compound AI Systems: A Survey [64.4]
  複合AIシステムでは、LLMコール、レトリバー、コードインタプリタ、ツールなどのコンポーネントが相互接続される。 近年の進歩により, LLM を用いたパラメータのエンドツーエンド最適化が可能となった。 本稿では,複合AIシステムのLCMに基づく最適化の原理と動向について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ）   (Mon, 21 Oct 2024 18:06:25 GMT)