Daily Arxiv

世界中で発行される人工知能関連の論文をまとめるページです。
このページはGoogle Geminiを活用して要約し、非営利で運営しています。
論文の著作権は著者および関連機関にあり、共有する際は出典を明記してください。

AdaMCoT: Rethinking Cross-Lingual Factual Reasoning through Adaptive Multilingual Chain-of-Thought

Created by
  • Haebom

作者

Weihua Zheng, Xin Huang, Zhengyuan Liu, Tarun Kumar Vangani, Bowei Zou, Xiyan Tao, Yuhao Wu, Ai Ti Aw, Nancy F. Chen, Roy Ka-Wei Lee

概要

本稿では、多言語大規模言語モデル(LLM)のリアルな推論能力を向上させるためのAdaMCOT(Adaptive Multilingual Chain-of-Thought)フレームワークを紹介します。従来の多言語辞書学習とクロス言語調整スキームのスケーラビリティ問題と微妙な推論プロセスをつかむ困難を解決するために、AdaMCOTは中間の「思考言語」から思考プロセスを動的にルーティングして目標言語応答を生成します。追加の事前学習なしに適応補償ベースのメカニズムを使用して最適な推論パスを選択し、さまざまなベンチマーク評価が低資源言語環境で特に現実的な推論品質とクロス言語一貫性を大幅に向上させることを示しています。モデルの隠れ状態と意味空間分析によってこの方法の基本的なメカニズムを明確に明らかにし、適応的推論経路が高資源言語と低資源言語との間の性能ギャップを効果的に解消しながら文化的、言語的微妙さを維持できることを示唆している。

Takeaways、Limitations

Takeaways:
低資源言語の事実的推論性能向上に有効
クロス言語の一貫性の向上。
追加の事前学習なしで適応的推論経路を選択できます。
文化的、言語的な微妙さを維持します。
Limitations:
AdaMCOTの性能向上に寄与する具体的な要因のさらなる分析の必要性
さまざまな言語と課題に対する一般化パフォーマンス検証が必要です。
「思考言語」選択メカニズムの透明性と解釈の可能性の向上が必要です。
👍