Answer-Centric or Reasoning-Driven? Uncovering the Latent Memory Anchor in LLMs
Answer-Centric or Reasoning-Driven? Uncovering the Latent Memory Anchor in LLMs [28.6] 大きな言語モデル(LLM)は印象的な推論機能を示している。 彼らの成功の多くは、真の推論よりも、暗記された回答推論パターンに起因している、とエビデンスは示唆している。 本稿では, 応答キューを体系的に操作し, 間接的, 行動解析によるモデル行動の探索を行う5段階の応答可視プロンプトフレームワークを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Sat, 21 Jun 2025 08:15:45 GMT)
「By manipulating the visibility of final answers within prompts, we uncover a profound and consistent pattern: LLM performance is predominantly anchored to the explicit presence of final answers rather than to the textual patterns of the reasoning steps themselves.」という指摘だが、LRMによっても挙動がかなり違うのが興味深い。