論文の概要: When Models Know More Than They Say: Probing Analogical Reasoning in LLMs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.03877v1
- Date: Sat, 04 Apr 2026 22:00:22 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-07 15:49:18.810015
- Title: When Models Know More Than They Say: Probing Analogical Reasoning in LLMs
- Title（参考訳）: モデルが語る以上のことを知っている時:LLMのアナロジー推論
- Authors: Hope McGovern, Caroline Craig, Thomas Lippincott, Hale Sirin,
- Abstract要約: アナロジカル推論は、物語理解に不可欠な中核的な認知機能である。
モデルが探索した表現と、物語の類似を検知する際の引き起こし性能を比較した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.76923079935053
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Analogical reasoning is a core cognitive faculty essential for narrative understanding. While LLMs perform well when surface and structural cues align, they struggle in cases where an analogy is not apparent on the surface but requires latent information, suggesting limitations in abstraction and generalisation. In this paper we compare a model's probed representations with its prompted performance at detecting narrative analogies, revealing an asymmetry: for rhetorical analogies, probing significantly outperforms prompting in open-source models, while for narrative analogies, they achieve a similar (low) performance. This suggests that the relationship between internal representations and prompted behavior is task-dependent and may reflect limitations in how prompting accesses available information.
- Abstract（参考訳）: アナロジカル推論は、物語理解に不可欠な中核的な認知機能である。
LLMは、表面および構造的な手がかりが整列するときによく機能するが、表面上の類似が明らかでないが潜時情報を必要とする場合、抽象と一般化の制限を示唆する。
本稿では,モデルによる探索された表現と,非対称性を呈し,非対称性を呈示する。レトリック的類似では,オープンソースモデルでは顕著に優れるが,物語的類似では同様の(低い)性能が得られる。
これは、内部表現と誘導行動の関係がタスク依存であり、利用可能な情報にアクセスする方法の制限を反映する可能性があることを示唆している。
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