Effectiveness of Zero-shot-CoT in Japanese Prompts

📄 arXiv: 2503.06765v1 📥 PDF

作者: Shusuke Takayama, Ian Frank

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-03-09

备注: NLP2025 Workshop on Japanese Language Resources (JLR2025)

💡 一句话要点

比较日英零-shot CoT 提示的有效性

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

关键词: 零-shot学习 Chain-of-Thought 语言模型 日语处理 推理能力 多任务学习

📋 核心要点

  1. 现有的零-shot CoT 提示在不同语言中的有效性尚未得到充分研究，尤其是在日语环境下的表现。
  2. 论文提出通过比较日语和英语中的零-shot CoT 提示，探讨其在不同语言模型中的推理能力。
  3. 实验结果显示，GPT-3.5 在某些提示类别中有显著提升，而 GPT-4o-mini 则表现出性能下降，但日语中的某些领域仍有改善。

📝 摘要（中文）

本文比较了零-shot Chain-of-Thought (CoT) 提示在日语和英语中的有效性，使用了 ChatGPT-3.5 和 4o-mini。零-shot CoT 技术通过在提示中添加“让我们一步一步思考”等短语，鼓励推理，已在数学和推理任务中显示出性能提升。我们使用日本多任务语言理解基准（JMMLU）和多任务语言理解基准（MMLU）来研究这些效果在日语中的转移。结果表明，尽管在 GPT-3.5 中零-shot CoT 提示对某些提示类别有显著性能提升，但在 GPT-4o-mini 中却出现了显著性能下降。然而，对于日语提示，某些类别（如大学数学和抽象代数）仍然表现出改善，尽管在更高级模型中整体有效性下降的趋势依然存在。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决零-shot CoT 提示在日语中的有效性问题，现有方法在不同语言模型中表现不一，尤其是高级模型的性能下降。

核心思路：通过对比日语和英语中的零-shot CoT 提示，分析其在推理任务中的表现差异，探索其在日语环境下的适用性。

技术框架：研究使用了日本多任务语言理解基准（JMMLU）和多任务语言理解基准（MMLU），对比了不同模型（ChatGPT-3.5 和 4o-mini）在零-shot CoT 提示下的表现。

关键创新：本研究首次系统性地比较了零-shot CoT 提示在日语和英语中的有效性，揭示了不同语言模型在推理能力上的差异。

关键设计：在实验中，设置了不同的提示类别，并对比了模型在数学和推理任务中的表现，特别关注了大学数学和抽象代数等领域的结果。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，GPT-3.5 在某些提示类别中实现了显著性能提升，尤其是在大学数学和抽象代数领域。然而，GPT-4o-mini 在整体上表现出性能下降，提示了高级模型在处理日语时的潜在挑战。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括教育、语言学习和智能问答系统等。通过优化提示策略，可以提升模型在特定语言环境下的推理能力，从而提高用户体验和学习效果。未来，研究结果可能推动多语言模型的进一步发展和应用。

📄 摘要（原文）

We compare the effectiveness of zero-shot Chain-of-Thought (CoT) prompting in Japanese and English using ChatGPT-3.5 and 4o-mini. The technique of zero-shot CoT, which involves appending a phrase such as "Let's think step by step" to a prompt to encourage reasoning before answering, has been shown to offer LLM performance improvements in mathematical and reasoning tasks, particularly in English. We investigate how these effects transfer to Japanese using the Japanese Multi-task Language Understanding Benchmark (JMMLU) and the Multi-task Language Understanding Benchmark (MMLU). Our results show that while zero-shot CoT prompting can lead to notable performance gains for some prompt categories in GPT-3.5, its impact in GPT-4o-mini is associated with significant performance declines. However, for Japanese prompts there remain certain categories, such as college mathematics and abstract algebra, that still exhibit improvements, despite the broader trend of diminishing effectiveness in more advanced models.