Появление больших языковых моделей стало важным этапом в области обработки естественного языка, поскольку такие модели демонстрируют впечатляющие результаты в генерации, трансформации и анализе текстов, а также в решении широкого спектра прикладных задач. Однако, несмотря на значительные успехи успехи практического применения, большие языковые модели обладают ограниченными способностями к рассуждению. Эти ограничения проявляются в трудностях обобщения знаний за пределами обучающего распределения, проблемах переноса знаний в новые контексты, а также в снижении точности выполнения многошаговых логических и математических операций. Целью данной работы является изучение методов повышения способности больших языковых моделей к рассуждению, где под рассуждением понимается процесс формирования и оценки выводов из существующей информации. В работе рассматриваются основные типы рассуждений, релевантные для больших языковых моделей: математическое, логическое и рассуждение на основе здравого смысла. Приводится список наиболее часто используемых контрольных тестов, применяемых для оценки качества рассуждений языковых моделей. Проводится обзор методов улучшения рассуждений, применяемых в больших языковых моделях на 2025 год. В зависимости от этапа применения (на этапе обучения или на этапе использования языковой модели) - рассматриваются подходы к подготовке данных для обучения, изменения в архитектуре языковых моделей, процедуры обучения и дообучения моделей (в том числе с использованием специально подготовленных синтетических наборах данных), обучение с подкреплением, различные варианты построения смысловых цепочек, механизмы интеграции внешних инструментов и многоагентный подход. Также рассматриваются существующие ограничения больших языковых моделей, которые проявляются в отсутствии понимания концепций, плохой обобщающей способности вне распределения обучающих данных и снижении эффективности при росте сложности задач. Выделяются наиболее перспективные методы, направленные на повышение качества и надежности рассуждений больших языковых моделей
