要約：
- 大規模言語モデル（LLMs）はChatGPTなどがあり、言語処理、知識抽出、推論、計画、コーディング、ツール利用など多岐にわたる活動を行うことができる。
- LLMsの基盤であるTransformerニューラルネットワークアーキテクチャは、次に現れる単語を予測するために自己回帰学習を使用しており、高い知能水準を達成する理由について研究が進む。
- 研究者たちは、LLMsの計画能力を理解するために様々なトピックに取り組んでおり、最近の研究では、Transformerベースの言語モデルの自己回帰学習メカニズムが計画能力の開発を可能にしていることが探究されている。
- 最近の研究では、Transformerによる計画能力の欠点として、推移性を通じた到達可能リンクの認識の不可能性が示唆されている。
- 研究者らは、自己回帰学習を通じた基本的な仕組みを明らかにし、より洗練されたAIシステムの構築に役立つ可能性がある。
考察：
LLMsの計画能力を理解するための研究は重要であり、Transformerモデルの計画能力に関する知識の拡充は、様々な産業で難しい計画業務を処理できるより洗練されたAIシステムの構築に貢献する可能性があると考えられる。