Towards Better Understanding of Program-of-Thought Reasoning in Cross-Lingual and Multilingual Environments
作者: Patomporn Payoungkhamdee, Pume Tuchinda, Jinheon Baek, Samuel Cahyawijaya, Can Udomcharoenchaikit, Potsawee Manakul, Peerat Limkonchotiwat, Ekapol Chuangsuwanich, Sarana Nutanong
分类: cs.CL
发布日期: 2025-02-25 (更新: 2025-05-22)
💡 一句话要点
提出多语言Program-of-Thought框架，提升跨语言环境下LLM的推理能力
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 程序思维 多语言推理 大型语言模型 思维链 代码生成
📋 核心要点
- 现有CoT方法在多语言环境下推理和执行相互纠缠，导致非英语语言性能下降。
- 提出PoT框架，将推理与执行分离，通过生成程序来解决多语言推理问题。
- 实验表明，PoT微调显著提升了多语言推理能力，且推理质量与答案准确性高度相关。
📝 摘要（中文）
多步推理对于大型语言模型（LLMs）至关重要，但多语言性能仍然具有挑战性。虽然思维链（Chain-of-Thought, CoT）提示可以改进推理，但由于推理和执行的纠缠，它在非英语语言中表现不佳。程序思维（Program-of-Thought, PoT）提示将推理与执行分离，提供了一种有希望的替代方案，但将挑战转移到从非英语问题生成程序。我们提出了一个评估PoT的框架，通过分离多语言推理和代码执行来检查（i）微调对问题-推理对齐的影响，以及（ii）推理质量如何影响答案的正确性。我们的研究结果表明，PoT微调显著增强了多语言推理，优于CoT微调模型。我们进一步证明了推理质量（通过代码质量衡量）和答案准确性之间存在很强的相关性，突出了其作为测试时性能改进启发式的潜力。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大型语言模型在跨语言和多语言环境中进行复杂推理时面临的挑战。现有的思维链（CoT）方法在处理非英语语言时，由于推理过程与执行过程紧密耦合，导致性能下降。这种耦合使得模型难以有效地进行多语言推理，尤其是在需要多步骤推理的任务中。
核心思路：论文的核心思路是采用程序思维（PoT）提示方法，将推理过程与执行过程解耦。PoT通过让模型生成程序代码来表达推理步骤，然后执行这些代码以获得最终答案。这种解耦使得模型可以更专注于推理过程本身，而无需同时考虑执行细节，从而提高多语言推理的准确性和可靠性。
技术框架：该框架主要包含以下几个阶段：1) 使用多语言问题作为输入；2) 利用大型语言模型生成与问题相关的程序代码（推理过程）；3) 执行生成的程序代码；4) 根据程序执行结果得到最终答案。该框架的关键在于如何有效地引导模型生成高质量的程序代码，以及如何评估生成的代码的质量。
关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个评估PoT在多语言环境下的有效性的框架，该框架能够分离多语言推理和代码执行，从而更清晰地分析PoT的性能。此外，论文还探讨了微调对问题-推理对齐的影响，并研究了推理质量（通过代码质量衡量）与答案准确性之间的关系。
关键设计：论文的关键设计包括：1) 使用特定的提示工程技术来引导模型生成程序代码；2) 设计合适的指标来评估生成的代码的质量，例如代码的正确性、可读性等；3) 通过微调来优化模型，使其更好地适应多语言推理任务；4) 分析推理质量与答案准确性之间的相关性，以验证PoT的有效性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，经过PoT微调的模型在多语言推理任务中显著优于经过CoT微调的模型。研究还发现，推理质量（通过代码质量衡量）与答案准确性之间存在强烈的正相关关系，表明代码质量可以作为测试时性能改进的有效启发式方法。具体的性能提升数据在论文中进行了详细展示。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于多语言智能问答系统、跨语言信息检索、多语言代码生成等领域。通过提升LLM在多语言环境下的推理能力，可以更好地服务于全球用户，促进不同语言文化之间的交流与合作。未来，该方法有望应用于更复杂的跨语言任务，例如多语言机器翻译、跨语言知识图谱构建等。
📄 摘要（原文）
Multi-step reasoning is essential for large language models (LLMs), yet multilingual performance remains challenging. While Chain-of-Thought (CoT) prompting improves reasoning, it struggles with non-English languages due to the entanglement of reasoning and execution. Program-of-Thought (PoT) prompting separates reasoning from execution, offering a promising alternative but shifting the challenge to generating programs from non-English questions. We propose a framework to evaluate PoT by separating multilingual reasoning from code execution to examine (i) the impact of fine-tuning on question-reasoning alignment and (ii) how reasoning quality affects answer correctness. Our findings demonstrate that PoT fine-tuning substantially enhances multilingual reasoning, outperforming CoT fine-tuned models. We further demonstrate a strong correlation between reasoning quality (measured through code quality) and answer accuracy, highlighting its potential as a test-time performance improvement heuristic.