Cross-Lingual Prompt Steerability: Towards Accurate and Robust LLM Behavior across Languages

📄 arXiv: 2512.02841v1 📥 PDF

作者: Lechen Zhang, Yusheng Zhou, Tolga Ergen, Lajanugen Logeswaran, Moontae Lee, David Jurgens

分类: cs.CL, cs.AI, cs.HC, cs.LG

发布日期: 2025-12-02

💡 一句话要点

提出跨语言提示可控性框架，提升LLM在多语言环境下的准确性和鲁棒性

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

关键词: 跨语言学习 大型语言模型 系统提示 提示优化 多语言评估

📋 核心要点

  1. 现有工作主要集中在英语环境，缺乏对多语言环境下系统提示有效性的深入研究。
  2. 提出统一的四维评估框架，并设计提示优化框架，自动发现提升多语言性能的提示。
  3. 实验表明，优化后的提示能显著提升LLM在多语言任务中的准确性和鲁棒性，并减少语言切换。

📝 摘要（中文）

本文全面研究了系统提示如何引导大型语言模型（LLM）在跨语言环境中实现准确和鲁棒的行为。我们提出了一个统一的四维评估框架，用于评估多语言环境下的系统提示。通过对五种语言、三种LLM和三个基准的大规模实验，我们发现某些提示组件（如CoT、情感和场景）与鲁棒的多语言行为相关。我们开发了一个用于多语言设置的提示优化框架，并表明它可以自动发现将所有指标提高5-10%的提示。最后，我们分析了超过1000万个推理单元，发现性能更好的系统提示会诱导更结构化和一致的推理模式，同时减少不必要的语言切换。总而言之，我们强调系统提示优化是实现准确和鲁棒的多语言LLM行为的可扩展途径。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在跨语言环境中，如何通过系统提示有效地引导模型行为，从而提升其准确性和鲁棒性的问题。现有方法主要集中在英语环境，忽略了多语言场景下系统提示的复杂性和潜在问题，例如不同语言间推理逻辑的差异、语言切换带来的性能下降等。

核心思路：论文的核心思路是通过构建一个全面的评估框架，分析不同提示组件对多语言LLM性能的影响，并基于此设计一个提示优化框架，自动搜索能够提升模型在多语言任务中表现的提示。这种方法旨在找到一种通用的、可扩展的策略，以改善LLM在各种语言环境下的行为。

技术框架：论文的技术框架主要包含三个部分：1) 四维评估框架：用于评估系统提示在多语言环境下的性能，包括准确性、鲁棒性、一致性和效率等维度。2) 提示优化框架：基于评估结果，自动搜索能够提升模型在多语言任务中表现的提示。该框架可能采用强化学习或进化算法等优化方法。3) 大规模实验分析：通过在多种语言、模型和基准上进行实验，验证所提出的评估和优化框架的有效性，并分析不同提示组件对模型行为的影响。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 提出了一个统一的四维评估框架，用于全面评估系统提示在多语言环境下的性能。2) 设计了一个提示优化框架，能够自动发现提升多语言LLM性能的提示，无需人工干预。3) 通过大规模实验，揭示了不同提示组件（如CoT、情感和场景）与鲁棒的多语言行为之间的相关性。

关键设计：论文的关键设计可能包括：1) 四维评估框架的具体指标选择和计算方法。2) 提示优化框架中使用的优化算法、搜索空间和目标函数。3) 实验中使用的语言、模型和基准的选择，以及实验参数的设置。4) 对推理单元的分析方法，例如如何识别和量化推理模式、语言切换等。

📊 实验亮点

实验结果表明，通过提示优化框架自动发现的提示，可以将LLM在多语言任务中的各项指标提升5-10%。此外，研究还发现，性能更好的系统提示能够诱导更结构化和一致的推理模式，并减少不必要的语言切换。这些发现为设计更有效的多语言LLM提供了重要的指导。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多语言智能客服、跨语言信息检索、多语言内容生成等领域。通过优化系统提示，可以提升LLM在不同语言环境下的性能，使其能够更准确、更鲁棒地完成各种任务，从而为全球用户提供更好的服务。未来，该研究还可以扩展到更多语言和任务，进一步提升多语言LLM的通用性和实用性。

📄 摘要（原文）

System prompts provide a lightweight yet powerful mechanism for conditioning large language models (LLMs) at inference time. While prior work has focused on English-only settings, real-world deployments benefit from having a single prompt to operate reliably across languages. This paper presents a comprehensive study of how different system prompts steer models toward accurate and robust cross-lingual behavior. We propose a unified four-dimensional evaluation framework to assess system prompts in multilingual environments. Through large-scale experiments on five languages, three LLMs, and three benchmarks, we uncover that certain prompt components, such as CoT, emotion, and scenario, correlate with robust multilingual behavior. We develop a prompt optimization framework for multilingual settings and show it can automatically discover prompts that improve all metrics by 5-10%. Finally, we analyze over 10 million reasoning units and find that more performant system prompts induce more structured and consistent reasoning patterns, while reducing unnecessary language-switching. Together, we highlight system prompt optimization as a scalable path to accurate and robust multilingual LLM behavior.