この研究では、大規模言語モデルをより高度な推論タスクに向けて改善するためのいくつかの戦略が探求されました。さらなる性能向上を図るためには以下の点が考えられます：
プロンプティング手法の最適化: プロンプト作成における人的労力や洞察力を自動化し、より効果的で具体的なプロンプトを生成する方法を開発します。
長期記憶と推論へのアーキテクチャ調整: 長期記憶と推論能力に関連したアーキテクチャ上の制約を克服し、モデル全体の理解力と出力精度を向上させます。
一般化可能な推論スキルの教育: より広範囲で汎用的な推論スキルを養うことで、与えられたパズルだけでなく幅広い問題領域にも対応可能とします。