Could Thinking Multilingually Empower LLM Reasoning?
作者: Changjiang Gao, Xu Huang, Wenhao Zhu, Shujian Huang, Lei Li, Fei Yuan
分类: cs.CL
发布日期: 2025-04-16
💡 一句话要点
利用多语言推理提升大语言模型在复杂任务中的性能上限
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多语言推理 大语言模型 英语偏见 推理能力 性能上限
📋 核心要点
- 现有大语言模型在推理任务中存在“英语偏见”，限制了其性能上限，其他语言可能表现更好。
- 论文探索了多语言推理在提升大语言模型推理能力方面的潜力，并分析了其性能上限。
- 实验表明，多语言推理具有比英语推理更高的性能上限，且对翻译质量和语言选择具有鲁棒性。
📝 摘要（中文）
先前的工作表明，大型语言模型存在显著的“英语偏见”，即当任务以英语呈现时，它们通常表现更好。有趣的是，我们观察到在推理任务中使用某些其他语言可能比英语产生更好的性能。然而，这种现象尚未得到充分探索。在本文中，我们探索了在推理任务中利用多语言能力的上限，表明多语言推理比仅使用英语推理具有显著（接近10个Acc@$k$点）且稳健（容忍翻译质量和语言选择的变化）的更高上限。除了分析上限背后的原因以及达到上限的挑战之外，我们还发现，由于其局限性和偏差，常见的答案选择方法无法达到此上限。这些见解可以为未来旨在充分利用LLM中多语言推理潜力的研究铺平道路。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大语言模型在推理任务中存在的“英语偏见”问题。现有方法主要依赖于英语进行推理，忽略了其他语言可能带来的优势，导致模型性能受限。此外，现有的答案选择方法存在局限性和偏差，无法充分利用多语言推理的潜力。
核心思路：论文的核心思路是探索多语言推理在提升大语言模型推理能力方面的潜力。通过将推理任务翻译成多种语言，并利用不同语言的信息进行综合推理，可以克服“英语偏见”，从而提高模型的性能上限。论文认为，不同语言可能蕴含不同的知识和表达方式，多语言推理可以更全面地理解问题，并找到更准确的答案。
技术框架：论文主要通过实验分析来探索多语言推理的上限。具体而言，首先将推理任务翻译成多种语言，然后使用大语言模型对不同语言的文本进行推理，最后采用不同的答案选择方法来选择最终答案。论文重点分析了多语言推理的性能上限，以及影响性能的因素，如翻译质量和语言选择。
关键创新：论文的关键创新在于发现了多语言推理在提升大语言模型推理能力方面的潜力，并提出了利用多语言信息来克服“英语偏见”的思路。此外，论文还分析了现有答案选择方法的局限性，为未来研究如何更好地利用多语言推理提供了新的方向。
关键设计：论文主要关注实验设计和分析，没有涉及具体的模型结构或损失函数设计。关键的设计在于如何选择合适的翻译语言、如何评估翻译质量、以及如何设计有效的答案选择方法。论文通过对比不同语言组合和答案选择方法，来分析多语言推理的性能上限。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，多语言推理比仅使用英语推理具有显著的性能提升，接近10个Acc@$k$点。此外，多语言推理对翻译质量和语言选择具有鲁棒性，表明其具有更强的实用价值。论文还发现，常见的答案选择方法无法达到多语言推理的性能上限，为未来的研究提供了新的方向。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于需要高精度推理的各种场景，例如智能问答、机器翻译、知识图谱推理等。通过利用多语言信息，可以提高模型的准确性和鲁棒性，从而更好地服务于全球用户。未来，该研究可以促进多语言大语言模型的发展，使其能够更好地理解和处理不同语言的文本。
📄 摘要（原文）
Previous work indicates that large language models exhibit a significant "English bias", i.e. they often perform better when tasks are presented in English. Interestingly, we have observed that using certain other languages in reasoning tasks can yield better performance than English. However, this phenomenon remains under-explored. In this paper, we explore the upper bound of harnessing multilingualism in reasoning tasks, suggesting that multilingual reasoning promises significantly (by nearly 10 Acc@$k$ points) and robustly (tolerance for variations in translation quality and language choice) higher upper bounds than English-only reasoning. Besides analyzing the reason behind the upper bound and challenges in reaching it, we also find that common answer selection methods cannot achieve this upper bound, due to their limitations and biases. These insights could pave the way for future research aimed at fully harnessing the potential of multilingual reasoning in LLMs.