Do LLMs Need to Think in One Language? Correlation between Latent Language and Task Performance

📄 arXiv: 2505.21458v1 📥 PDF

作者: Shintaro Ozaki, Tatsuya Hiraoka, Hiroto Otake, Hiroki Ouchi, Masaru Isonuma, Benjamin Heinzerling, Kentaro Inui, Taro Watanabe, Yusuke Miyao, Yohei Oseki, Yu Takagi

分类: cs.CL

发布日期: 2025-05-27

💡 一句话要点

研究LLM潜在语言一致性对下游任务性能的影响，发现并非始终必要。

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

关键词: 大型语言模型 潜在语言 多语言处理 任务性能 一致性 提示工程 地缘文化 翻译

📋 核心要点

  1. 现有研究较少关注LLM潜在语言一致性对下游任务性能的具体影响。
  2. 该研究通过改变输入提示语言，分析潜在语言一致性与任务性能的相关性。
  3. 实验表明，保持潜在语言一致性并非始终是获得最佳性能的必要条件。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）通常使用一种一致的内部语言（称为潜在语言）来处理信息，这种语言可能与输入或输出语言不同。然而，潜在语言与输入/输出语言之间的差异如何影响下游任务的性能，在很大程度上仍未被探索。虽然许多研究关注LLM的潜在语言，但很少有研究探讨其对任务性能的影响。本研究假设，以一致的潜在语言进行思考可以提高下游任务的性能。为了验证这一点，我们通过改变多个下游任务的输入提示语言，分析了潜在语言一致性与任务性能之间的相关性。我们创建了包含翻译和地缘文化等多个领域问题的的数据集，这些问题受到潜在语言选择的影响。在翻译和地缘文化任务上的实验结果表明，保持潜在语言的一致性并非始终是获得最佳下游任务性能的必要条件。这是因为这些模型会在最终层附近调整其内部表示，以匹配目标语言，从而降低了一致性对整体性能的影响。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在研究大型语言模型（LLM）在处理不同语言的输入时，其内部潜在语言的一致性如何影响下游任务的性能。现有研究对这一影响关注不足，缺乏对潜在语言一致性与任务表现之间关系的深入理解。

核心思路：论文的核心思路是通过控制输入提示的语言，观察LLM在执行下游任务时潜在语言的一致性，并分析这种一致性与任务性能之间的相关性。作者假设，如果LLM能够始终如一地使用其内部潜在语言进行“思考”，那么下游任务的性能将会得到提升。

技术框架：该研究的技术框架主要包括以下几个步骤：1)构建包含翻译和地缘文化等多个领域的数据集，这些数据集对语言选择较为敏感。2)设计实验，通过改变输入提示的语言，让LLM执行下游任务。3)分析LLM在不同输入提示下的潜在语言一致性。4)评估LLM在下游任务上的性能，并分析潜在语言一致性与任务性能之间的相关性。

关键创新：该研究的关键创新在于其关注了LLM潜在语言一致性对下游任务性能的影响，并尝试通过实验来验证这一影响。与以往研究主要关注LLM的潜在语言本身不同，该研究更侧重于潜在语言一致性在实际应用中的作用。

关键设计：在实验设计方面，作者精心选择了翻译和地缘文化等对语言敏感的任务，并构建了包含多种语言的数据集。此外，作者还采用了多种评估指标来衡量LLM的性能，并使用了统计方法来分析潜在语言一致性与任务性能之间的相关性。具体的参数设置、损失函数和网络结构等细节取决于所使用的LLM模型。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，在翻译和地缘文化任务上，保持潜在语言的一致性并非总是获得最佳下游任务性能的必要条件。模型会调整内部表示以匹配目标语言，降低了一致性的影响。这一发现挑战了以往认为潜在语言一致性至关重要的观点。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升多语言环境下LLM的性能，例如机器翻译、跨语言信息检索等。通过理解潜在语言一致性对任务性能的影响，可以更好地设计提示工程策略，优化LLM在不同语言环境下的应用效果，并为未来LLM的架构设计提供参考。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) are known to process information using a proficient internal language consistently, referred to as latent language, which may differ from the input or output languages. However, how the discrepancy between the latent language and the input and output language affects downstream task performance remains largely unexplored. While many studies research the latent language of LLMs, few address its importance in influencing task performance. In our study, we hypothesize that thinking in latent language consistently enhances downstream task performance. To validate this, our work varies the input prompt languages across multiple downstream tasks and analyzes the correlation between consistency in latent language and task performance. We create datasets consisting of questions from diverse domains such as translation and geo-culture, which are influenced by the choice of latent language. Experimental results across multiple LLMs on translation and geo-culture tasks, which are sensitive to the choice of language, indicate that maintaining consistency in latent language is not always necessary for optimal downstream task performance. This is because these models adapt their internal representations near the final layers to match the target language, reducing the impact of consistency on overall performance.