Improving Multilingual Math Reasoning for African Languages

📄 arXiv: 2505.19848v1 📥 PDF

作者: Odunayo Ogundepo, Akintunde Oladipo, Kelechi Ogueji, Esther Adenuga, David Ifeoluwa Adelani, Jimmy Lin

分类: cs.CL

发布日期: 2025-05-26

💡 一句话要点

针对非洲语言，研究者探索提升LLM在数学推理任务上的多语言能力的方法。

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

关键词: 低资源语言 非洲语言 数学推理 大型语言模型 模型适应 预训练 后训练

📋 核心要点

  1. 低资源语言面临数据稀缺和算力不足的挑战，现有LLM在高资源语言上训练，难以直接迁移。
  2. 论文系统性地研究了不同数据类型、训练阶段等因素对LLM在非洲语言数学推理任务上的影响。
  3. 实验基于Llama 3.1模型，通过消融实验评估各种模型适应策略的性能。

📝 摘要（中文）

由于数据可用性和计算资源受限，低资源语言的研究人员面临着持续的挑战。虽然大多数大型语言模型（LLM）主要是在高资源语言上训练的，但将它们适应于低资源环境，特别是非洲语言，需要专门的技术。在当今由多阶段预训练和后训练范式定义的LLM领域，已经出现了几种将模型适应于低资源语言的策略。然而，最有效的方法仍然不确定。本研究系统地调查了在将现有LLM扩展到非洲语言时，哪些适应策略能够产生最佳性能。我们进行了广泛的实验和消融研究，以评估不同类型的数据（翻译数据与合成生成数据）、训练阶段（预训练与后训练）以及其他模型适应配置的组合。我们的实验侧重于数学推理任务，并使用Llama 3.1模型系列作为我们的基础模型。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在非洲低资源语言的数学推理能力不足的问题。现有方法在将LLM应用于这些语言时，面临数据稀缺、模型泛化能力差等痛点，导致在数学推理任务上的表现不佳。

核心思路：论文的核心思路是通过系统性地研究不同的模型适应策略，包括数据类型（翻译数据与合成数据）、训练阶段（预训练与后训练）以及其他模型配置，来找到最适合非洲语言的LLM适应方法。通过对比不同策略的效果，确定哪些因素对提升模型在数学推理任务上的性能至关重要。

技术框架：论文的技术框架主要包括以下几个阶段：1) 选择Llama 3.1模型系列作为基础模型；2) 准备不同类型的数据，包括翻译数据和合成生成数据；3) 在不同的训练阶段（预训练和后训练）应用不同的模型适应策略；4) 在数学推理任务上评估模型的性能；5) 进行消融研究，分析不同因素对模型性能的影响。

关键创新：论文的关键创新在于系统性地研究了多种模型适应策略在非洲低资源语言上的效果，并对比了不同数据类型和训练阶段的影响。这种系统性的研究方法有助于更好地理解LLM在低资源语言上的行为，并为未来的研究提供指导。此外，论文还关注了数学推理这一特定任务，这使得研究结果更具针对性和实用性。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 使用Llama 3.1模型系列作为基础模型，因为它具有较强的通用性和可扩展性；2) 采用翻译数据和合成生成数据两种数据类型，以评估不同数据来源对模型性能的影响；3) 在预训练和后训练阶段应用不同的模型适应策略，以探索不同训练阶段的最佳实践；4) 使用数学推理任务作为评估指标，以衡量模型在特定任务上的能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该研究通过对比不同数据类型和训练阶段，系统性地评估了多种模型适应策略在非洲低资源语言上的效果。实验结果表明，某些特定的数据类型和训练阶段组合能够显著提升LLM在数学推理任务上的性能。具体的性能数据和提升幅度在论文中进行了详细的展示和分析，为后续研究提供了重要的参考依据。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于非洲低资源语言的教育、金融、医疗等领域，例如开发智能辅导系统、自动翻译工具、风险评估模型等。通过提升LLM在这些语言上的数学推理能力，可以促进当地的数字化发展，并为当地居民提供更便捷、高效的服务。未来，该研究还可以扩展到其他低资源语言，为全球范围内的语言平等做出贡献。

📄 摘要（原文）

Researchers working on low-resource languages face persistent challenges due to limited data availability and restricted access to computational resources. Although most large language models (LLMs) are predominantly trained in high-resource languages, adapting them to low-resource contexts, particularly African languages, requires specialized techniques. Several strategies have emerged for adapting models to low-resource languages in todays LLM landscape, defined by multi-stage pre-training and post-training paradigms. However, the most effective approaches remain uncertain. This work systematically investigates which adaptation strategies yield the best performance when extending existing LLMs to African languages. We conduct extensive experiments and ablation studies to evaluate different combinations of data types (translated versus synthetically generated), training stages (pre-training versus post-training), and other model adaptation configurations. Our experiments focuses on mathematical reasoning tasks, using the Llama 3.1 model family as our base model.