論文の概要: Thinking to Recall: How Reasoning Unlocks Parametric Knowledge in LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.09906v1
• Date: Tue, 10 Mar 2026 16:59:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-11 15:25:24.482766
• Title: Thinking to Recall: How Reasoning Unlocks Parametric Knowledge in LLMs
• Title（参考訳）: リコールを考える - LLMのパラメトリック知識を解き放つ方法
• Abstract要約: 提案手法は,モデルのパラメトリック知識リコールの能力境界を大幅に拡張する。 我々は,幻覚のない事実文を含む推論軌道を優先することで,モデル精度を直接的に向上できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.274171760492685
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: While reasoning in LLMs plays a natural role in math, code generation, and multi-hop factual questions, its effect on simple, single-hop factual questions remains unclear. Such questions do not require step-by-step logical decomposition, making the utility of reasoning highly counterintuitive. Nevertheless, we find that enabling reasoning substantially expands the capability boundary of the model's parametric knowledge recall, unlocking correct answers that are otherwise effectively unreachable. Why does reasoning aid parametric knowledge recall when there are no complex reasoning steps to be done? To answer this, we design a series of hypothesis-driven controlled experiments, and identify two key driving mechanisms: (1) a computational buffer effect, where the model uses the generated reasoning tokens to perform latent computation independent of their semantic content; and (2) factual priming, where generating topically related facts acts as a semantic bridge that facilitates correct answer retrieval. Importantly, this latter generative self-retrieval mechanism carries inherent risks: we demonstrate that hallucinating intermediate facts during reasoning increases the likelihood of hallucinations in the final answer. Finally, we show that our insights can be harnessed to directly improve model accuracy by prioritizing reasoning trajectories that contain hallucination-free factual statements.
• Abstract（参考訳）: LLMにおける推論は、数学、コード生成、マルチホップの事実問題において自然な役割を果たすが、単純でシングルホップの事実問題に対する影響はいまだ不明である。 このような質問はステップバイステップの論理的分解を必要としないので、推論の実用性は非常に直観的ではない。 それでも、推論を可能にすることは、モデルのパラメトリック知識リコールの能力境界を大幅に拡張し、それ以外は事実上到達不可能な正解を解き放つことを発見した。 複雑な推論手順がなければ、なぜ推論はパラメトリックな知識を思い出すのか? これに対応するために, 仮説駆動型制御実験のシリーズを設計し, 計算バッファ効果, モデルが生成した推論トークンを用いて, セマンティックコンテンツに依存しない遅延計算を行う, および, 事実プライミングの2つの主要な駆動機構を同定する。 重要なことは、この後者の生成的自己検索メカニズムは固有のリスクを伴い、推論中の中間事実の幻覚が最終回答における幻覚の可能性を高めることを実証する。 最後に, 幻覚のない事実文を含む推論軌道を優先することで, モデル精度を直接的に向上できることを示す。

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