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Wrong Prediction, Right Answer: Recovering Evidence from Collapsed LLM Sequence Scores
arXiv cs.AI · 公開日 · 読了3分
30秒で要点
- 何が起きたか
- Researchers found LLMs often contain correct reasoning in hidden states even when final predictions fail, recoverable with minimal labeled data.
- なぜ重要か
- Matters when evaluating reasoning capabilities on benchmarks, since apparent failures may mask intact internal logic rather than missing skills.
- 注意点
- Method requires fitting parameters on unlabeled examples and transfers across models, but generalization to new domains or tasks remains untested.
- llm
- language model
- reasoning
- benchmark
この話題の背景にあるパターン
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