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Legibility is Not Interpretability: Comparing Judged and Actual Importance in Chain-Of-Thought Reasoning
arXiv cs.AI · Veröffentlicht am · 3 Min. Lesezeit
In 30 Sekunden
- Was passiert ist
- Researchers found that chain-of-thought reasoning text appears legible but doesn't reliably encode which steps actually matter for model decisions.
- Warum es zählt
- Matters for engineers building process reward models, using LLM judges for step-level supervision, or relying on reasoning traces for model diagnostics.
- Achtung
- LLM judges fall short of identifying truly important reasoning steps, especially for correct responses, suggesting interpretability claims about reasoning traces need caution.
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- llm
- reasoning
- eval
- interpretability
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