2026年01月22日
## 要約：
本論文は、大規模言語モデル（LLM）が示す多段階推論能力の裏にあるメカニズムを解明することを目的とした調査です。既存の性能向上に焦点を当てた研究とは異なり、隠れた活性化における推論から、明示的な言語化された推論が内部計算をどのように変えるかまで、包括的な分析を提供します。 今後のメカニズム研究の方向性も示唆しています。
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## 翻訳：
arXiv:2601.14270v1 Announce Type: new
Abstract: 大規模言語モデル（LLM）は、複数の推論ステップを必要とする問題を解決する驚くべき能力を示していますが、そのような能力を可能にする内部メカニズムは依然として謎に包まれています。既存の調査が主に性能を向上させるための工学的な手法に焦点を当てているのに対し、本調査はLLM多段階推論の裏にあるメカニズムを包括的に概観します。 隠れた活性化における暗黙的な多ホップ推論の実行から、言語化された明示的な推論が内部計算をどのように再構築するかまで、7つに関連する研究質問を含む概念的フレームワークを中心に調査を構成します。 最後に、今後のメカニズム研究のための5つの研究方向を強調します。
[📰 原文はこちら](https://arxiv.org/abs/2601.14270)
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※本記事はAI（Ollama）による自動翻訳・要約です。
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