Large Language Models are Good Multi-lingual Learners : When LLMs Meet Cross-lingual Prompts

📄 arXiv: 2409.11056v2 📥 PDF

作者: Teng Wang, Zhenqi He, Wing-Yin Yu, Xiaojin Fu, Xiongwei Han

分类: cs.CL

发布日期: 2024-09-17 (更新: 2025-04-18)

💡 一句话要点

提出MLPrompt多语言提示方法，提升LLM在复杂规则下的推理和理解能力

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

关键词: 大型语言模型 多语言提示 规则推理 结构化数据生成 提示工程

📋 核心要点

  1. 大型语言模型在处理长上下文和复杂规则时，容易遗漏部分规则，导致生成数据不准确。
  2. MLPrompt通过将LLM难以遵循的规则翻译成另一种语言，以增强模型对该规则的关注度，从而提升推理能力。
  3. 实验结果表明，MLPrompt在多个任务上优于Chain of Thought等先进方法，并成功应用于结构化数据生成。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型（LLMs）的出现，为实际应用生成基于规则的数据变得更加容易。然而，由于自然语言固有的模糊性和规则集的复杂性，尤其是在长上下文中，LLMs常常难以遵循所有指定的规则，经常遗漏至少一条。为了增强LLMs在长而复杂的上下文中的推理和理解能力，我们提出了一种新颖的提示策略，即多语言提示（MLPrompt），它自动将LLM难以遵循的、容易出错的规则翻译成另一种语言，从而引起对该规则的更多关注。在各种任务的公共数据集上的实验结果表明，MLPrompt可以优于最先进的提示方法，如思维链、思维树和自洽性。此外，我们还引入了一个框架，将MLPrompt与自动检查机制集成，用于结构化数据生成，并以文本到MIP实例为例进行了具体案例研究。进一步地，我们扩展了所提出的框架用于文本到SQL，以展示其对结构化数据合成的生成能力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLMs）在处理长上下文和复杂规则时，难以完全遵循所有规则的问题。现有的提示方法，如思维链（Chain of Thought）、思维树（Tree of Thought）和自洽性（Self-Consistency），在处理此类问题时仍存在不足，容易出现规则遗漏或理解偏差。

核心思路：论文的核心思路是利用多语言提示（MLPrompt）来增强LLM对易错规则的关注。通过将LLM难以遵循的规则翻译成另一种语言，可以迫使模型从不同的角度审视该规则，从而提高其理解和推理能力。这种方法类似于人类在理解复杂问题时，尝试用不同的方式重新表述问题，以获得更清晰的认识。

技术框架：该框架主要包含两个部分：多语言提示（MLPrompt）和自动检查机制。首先，使用MLPrompt生成数据，该方法将原始提示中容易出错的规则翻译成另一种语言。然后，利用自动检查机制对生成的数据进行验证，以确保其符合所有指定的规则。对于结构化数据生成任务，如文本到MIP实例和文本到SQL，该框架可以有效地提高生成数据的质量和准确性。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了多语言提示（MLPrompt）这一新颖的提示策略。与传统的提示方法相比，MLPrompt能够更有效地引导LLM关注易错规则，从而提高其推理和理解能力。此外，该论文还将MLPrompt与自动检查机制相结合，形成了一个完整的结构化数据生成框架。

关键设计：MLPrompt的关键设计在于选择合适的翻译语言。论文中并未明确指出如何选择翻译语言，但可以推断，选择与原始语言差异较大，但LLM仍然具备一定理解能力的语言可能效果更好。此外，自动检查机制的设计也至关重要，需要根据具体的任务和规则集进行定制。论文中提到的文本到MIP实例和文本到SQL任务，都需要设计相应的检查规则和算法。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，MLPrompt在多个公共数据集上优于现有的提示方法，如Chain of Thought、Tree of Thought和Self-Consistency。具体性能提升幅度未知，但论文强调了MLPrompt在结构化数据生成任务中的有效性，例如文本到MIP实例和文本到SQL的生成。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于需要LLM生成符合复杂规则数据的场景，例如：自动生成合同、法律文件、金融报告等。通过提高LLM对规则的理解和遵循能力，可以减少人工审核和修正的工作量，提高工作效率和数据质量。未来，该方法有望应用于更广泛的自然语言处理任务，如机器翻译、对话系统等。

📄 摘要（原文）

With the advent of Large Language Models (LLMs), generating rule-based data for real-world applications has become more accessible. Due to the inherent ambiguity of natural language and the complexity of rule sets, especially in long contexts, LLMs often struggle to follow all specified rules, frequently omitting at least one. To enhance the reasoning and understanding of LLMs on long and complex contexts, we propose a novel prompting strategy Multi-Lingual Prompt, namely MLPrompt, which automatically translates the error-prone rule that an LLM struggles to follow into another language, thus drawing greater attention to it. Experimental results on public datasets across various tasks have shown MLPrompt can outperform state-of-the-art prompting methods such as Chain of Thought, Tree of Thought, and Self-Consistency. Additionally, we introduce a framework integrating MLPrompt with an auto-checking mechanism for structured data generation, with a specific case study in text-to-MIP instances. Further, we extend the proposed framework for text-to-SQL to demonstrate its generation ability towards structured data synthesis.