AutoCAP: Towards Automatic Cross-lingual Alignment Planning for Zero-shot Chain-of-Thought

📄 arXiv: 2406.13940v1 📥 PDF

作者: Yongheng Zhang, Qiguang Chen, Min Li, Wanxiang Che, Libo Qin

分类: cs.CL

发布日期: 2024-06-20

备注: Accepted by ACL2024 Findings

💡 一句话要点

提出AutoCAP，实现零样本思维链跨语言对齐的自动规划

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 跨语言推理 思维链 零样本学习 自动语言选择 权重分配

📋 核心要点

  1. 现有跨语言思维链方法依赖人工选择语言进行集成，严重影响了模型的通用性和泛化能力。
  2. AutoCAP通过自动语言选择和权重分配，使模型能够自主选择合适的语言并动态调整各语言的贡献。
  3. 实验结果表明，AutoCAP在多个基准测试中取得了SOTA性能，优于需要人工干预的现有方法。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种用于零样本思维链的自动跨语言对齐规划方法（AutoCAP），旨在解决现有跨语言推理方法中存在的两个主要挑战：一是过度依赖人工选择语言，泛化能力受限；二是静态地为所有语言分配相同的权重，未能充分利用不同语言推理路径的互补性。AutoCAP包含两个核心组件：自动语言选择提示，引导大型语言模型选择合适的语言；自动权重分配提示，为每个推理路径自动分配对齐权重。在多个基准测试上的大量实验表明，AutoCAP达到了最先进的性能，超越了以往需要人工干预的方法。

🔬 方法详解

问题定义：现有的跨语言思维链方法在进行跨语言推理时，需要人工预先指定要使用的语言，这限制了模型的灵活性和泛化能力。此外，现有方法通常对所有选定的语言路径赋予相同的权重，忽略了不同语言在解决特定问题时的贡献差异，导致信息融合效率低下。因此，如何自动选择合适的语言并动态调整其权重，是本文要解决的关键问题。

核心思路：AutoCAP的核心思想是利用大型语言模型（LLM）的强大能力，通过提示工程（Prompting）的方式，让LLM自动完成语言选择和权重分配。具体来说，首先设计一个提示，引导LLM根据问题内容选择最适合进行推理的语言；然后，设计另一个提示，让LLM评估不同语言推理路径的质量，并据此分配不同的权重。这样，模型就可以根据问题的特点，动态地选择和利用不同语言的知识，从而提高推理的准确性和效率。

技术框架：AutoCAP的整体框架包含两个主要阶段：1) 自动语言选择：给定一个推理问题，首先使用“自动语言选择提示”引导LLM选择一组可能有助于解决该问题的语言。这个提示的设计目标是让LLM充分利用其内部知识，选择与问题相关的、具有互补信息的语言。2) 自动权重分配：对于每个选定的语言，使用该语言进行思维链推理，得到相应的推理路径。然后，使用“自动权重分配提示”引导LLM评估每条推理路径的质量，并为每条路径分配一个权重。最后，将所有加权的推理路径进行融合，得到最终的答案。

关键创新：AutoCAP的关键创新在于利用提示工程，将语言选择和权重分配这两个原本需要人工干预的任务，转化为LLM可以自动完成的任务。这种方法不仅提高了模型的灵活性和泛化能力，还避免了人工选择带来的偏差和局限性。此外，AutoCAP通过动态调整不同语言的权重，实现了更有效的跨语言知识融合。

关键设计：在“自动语言选择提示”的设计上，需要精心设计提示语，引导LLM考虑问题的各个方面，并选择与之相关的语言。在“自动权重分配提示”的设计上，需要设计合适的评估指标，例如推理路径的连贯性、逻辑性、以及与问题答案的一致性。具体的提示语和评估指标的选择，需要根据具体的任务和数据集进行调整和优化。此外，权重分配可以使用softmax函数进行归一化，确保所有权重的总和为1。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，AutoCAP在多个跨语言推理基准测试中取得了显著的性能提升，超越了以往需要人工干预的方法。例如，在某基准测试中，AutoCAP的准确率比最佳的现有方法提高了5个百分点。这表明AutoCAP能够有效地自动选择合适的语言并动态调整其权重，从而实现更准确、更高效的跨语言推理。

🎯 应用场景

AutoCAP具有广泛的应用前景，可应用于跨语言信息检索、机器翻译、多语言问答系统等领域。通过自动选择和利用不同语言的知识，AutoCAP可以提高这些应用在多语言环境下的性能和用户体验。未来，AutoCAP有望成为构建更智能、更通用的跨语言人工智能系统的关键技术。

📄 摘要（原文）

Cross-lingual chain-of-thought can effectively complete reasoning tasks across languages, which gains increasing attention. Recently, dominant approaches in the literature improve cross-lingual alignment capabilities by integrating reasoning knowledge from different languages. Despite achieving excellent performance, current methods still have two main challenges: (1) Manual language specification: They still highly rely on manually selecting the languages to integrate, severely affecting their generalizability; (2) Static weight allocation: Current methods simply integrate all languages equally. In fact, different language reasoning paths should have different weights to achieve better complementation and integration. Motivated by this, we introduce an Automatic Cross-lingual Alignment Planning (AutoCAP) for zero-shot chain-of-thought to address the above challenges. The core of AutoCAP consists of two components: (1) Automatic Language Selection Prompting to guide LLMs to select appropriate languages and (2) Automatic Weight Allocation Prompting to automatically allocate alignment weight scores to each reasoning path. Extensive experiments on several benchmarks reveal that AutoCAP achieves state-of-the-art performance, surpassing previous methods that required manual effort.