大规模语言模型的多语言推理能力

"这篇论文探讨了大型语言模型在多语种环境中的推理能力。通过创建多语种小学数学（MGSM）基准，手动将250个来自GSM8K数据集的小学数学问题翻译成多种类型各异的语言，研究发现，通过链式思考提示解决MGSM问题的能力随着模型规模的增加而显现，且语言模型在未充分代表的语言如孟加拉语和斯瓦希里语中也表现出显著的多语言推理能力。此外，还展示了语言模型的多语言推理能力可以扩展到其他任务，如常识推理和词在上下文中的语义判断。MGSM基准已在GitHub上公开发布。" 本文的核心观点和知识点如下： 1. 大型语言模型的推理能力：研究表明，随着模型规模的增长，语言模型在解决复杂问题时的推理能力会逐渐增强。这种推理能力不仅限于原始训练语言，而是可以跨语言应用。 2. 多语种小学数学（MGSM）基准：这是由250个GSM8K数据集中的数学问题手动翻译而成的，目的是测试和评估语言模型在不同语言环境下的推理性能。这个基准涵盖了多种类型的语言，旨在反映语言的多样性。 3. 链式思考提示：这是一种强化模型推理的方法，通过引导模型逐步解析问题，展示其解决问题的思考过程，从而提高模型的解答能力。在MGSM任务中，这种方法证明是有效的。 4. 对未充分代表语言的支持：研究发现，即使在使用如孟加拉语和斯瓦希里语等相对较少使用的语言时，大型语言模型也能展现出强大的推理能力，这表明模型的泛化性能良好。 5. 多语言推理的扩展性：语言模型的多语言推理能力不仅限于数学问题解决，还可以应用于其他领域，例如常识推理，其中模型需要理解并运用日常生活中的常识来做出判断，以及词在上下文中的语义判断，要求模型能够理解单词在特定语境中的含义。 6. 公开资源：MGSM基准是公开的，研究人员和开发者可以在GitHub上获取，这为学术界和工业界提供了进一步探索和改进多语言推理模型的工具和平台。 这篇论文揭示了大型语言模型在多语种推理上的潜力，并提供了一个评估和提升这些模型性能的新工具。这对于推动人工智能的发展，尤其是增强跨语言理解和推理能力具有重要意义。