Bài báo này tập trung vào phân tích cấp độ câu để giải quyết vấn đề khả năng diễn giải của lập luận dạng dài trong các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLM). Để hiểu rõ hơn về quy trình lập luận của LLM, chúng tôi đề xuất ba phương pháp quy kết bổ sung: thứ nhất, phương pháp hộp đen đo lường tầm quan trọng phản thực tế của mỗi câu; thứ hai, phương pháp hộp trắng tổng hợp các mẫu chú ý trên khắp các câu để xác định các tiêu đề chú ý "phát sóng" và "nhận được"; và thứ ba, phương pháp quy kết nhân quả, loại bỏ sự chú ý vào một câu và đo lường ảnh hưởng của nó lên các câu khác. Cả ba phương pháp đều cho thấy sự tồn tại của "mỏ neo tư duy" gây ảnh hưởng không đáng có đến quy trình lập luận, chứng minh rằng các mỏ neo này chủ yếu là các câu kích thích tư duy hoặc mang tính phản ánh. Cuối cùng, chúng tôi cung cấp một công cụ nguồn mở để trực quan hóa các mỏ neo tư duy và trình bày một nghiên cứu điển hình chứng minh kết quả nhất quán trên các quy trình suy luận đa giai đoạn.
