论文解读——EMNLP2023《Cross-lingual Prompting: Improving Zero-shot Chain-of-Thought Reasoning across Lang》

一、研究背景

  本研究聚焦于改进跨语言链式思考（Chain-of-Thought, CoT）推理，这是针对大型语言模型（LLMs）推理过程中的一种技术。传统上，链式思考通过引导模型按步骤生成推理路径，以提高推理任务的准确性。具体来说，零样本链式思考（zero-shot CoT）通过简单的提示，如“Let’s think step by step!”（让我们一步一步思考！），激发了大型语言模型的强大逻辑推理能力，在诸如算术推理、常识推理等多种任务中表现出色。

  然而，尽管零样本CoT在单一语言中取得了显著成功，其主要局限在于只适用于模型训练的那一种语言，通常是英语。这种局限性导致该技术难以应用于全球多语言环境，无法处理其他语言的输入，从而限制了其在全球范围内的适用性和发展。

  随着全球化的加速，不同语言之间的交流与互动日益增加，迫切需要开发能够跨语言工作的人工智能解决方案，以支持多语言信息处理和推理。目前，超过200个国家使用7000多种语言，这进一步强调了开发能够跨语言推理的技术的重要性。

  因此，本文提出的跨语言提示技术（Cross-lingual Prompting, CLP）旨在通过特定的技术框架和方法，扩展零样本CoT的应用，使其不仅限于单一语言，而能够在多种语言之间实现有效的信息对齐和任务解决。这种跨语言的推理技术的成功实现，将有助于推动多语言认知AI技术的发展，提高其在全球多语言环境中的实用性和影响力。

二、当前难点

1. 跨语言适用性：

  现有的CoT技术主要针对模型训练时使用的单一语言（通常是英语），且主要的推理输出也是基于这一语言。当输入请求或需要输出的内容为其他语言时，模型的推理能力会显著下降。
此外，多语言间的语义、语法和文化差异增加了直接将一种语言的CoT技术应用于另一种语言的复杂性。例如，直接将英语的提示转化为其他语言并不总能保持原有的指令意图和效果，因为不同语言的表达方式和逻辑结构可能有很大差异。

2. 模型泛化能力不足：

  传统的零样本提示方法依赖于模型在特定任务上的预训练知识，而这些知识大多是基于单一语言获得的。当模型面对其他语言的输入时，其泛化能力受限，因为模型缺乏足够的多语言训练数据来理解和处理非训练语言的语义和语境。

  零样本学习的一个关键挑战在于，如何使模型能够在没有针对特定语言进行额外训练或调整的情况下，处理并理解多种语言的输入。这需要模型能够在语言之间进行有效的知识转移和语义对齐，但现有模型往往在这方面存在不足。

三、技术方案

  本研究提出的跨语言提示（Cross-lingual Prompting, CLP）技术方案旨在解决跨语言链式思考推理（Chain-of-Thought, CoT）的挑战，具体包括以下几个关键部分：

1. 跨语言对齐提示（Cross-lingual Alignment Prompting）

• 目的与功能：此部分的主要目的是实现不同语言之间的概念和语义的对齐。通过特定的提示，帮助模型理解并在不同语言之间转换信息，从而确保在进行逻辑推理时能够正确理解问题的意图和内容。

• 实施方式：在实际操作中，模型首先接收一个用源语言（如中文）表述的问题，随后通过一系列预定义的对齐提示，将该问题的关键信息转化为目标语言（通常为英语）的表达。这一步骤关键在于确保信息在语言转换过程中的准确性和完整性。

2. 任务特定解决方案提示（Task-specific Solver Prompting）

• 目的与功能：在完成跨语言对齐后，此部分通过引导模型利用已对齐的信息生成最终的推理链和解答。这包括问题的分析、关键信息的提取、逻辑推理过程的构建，以及最终答案的生成。

• 实施方式：利用任务特定的提示（如数学问题解答的步骤提示），指导模型按步骤处理和解决问题。例如，在处理数学题时，模型可能会被引导先计算某些特定值，然后基于这些值进行进一步的运算以得到最终结果。

3. 跨语言自洽提示（Cross-lingual Self-consistent Prompting, CLSP）

• 目的与功能：为了进一步提高模型推理的准确性和结果的一致性，CLSP通过集成多种语言视角下的推理路径来实现。这有助于模型从不同语言的解释中提取和确认信息，减少偏误，并增强结果的可信度。

• 实施方式：通过在多个语言版本的输入中重复相同的推理任务，模型可以比较和验证这些推理路径的一致性和有效性。最终选择最一致和可信的推理结果作为答案。

四、实验结果

参考文献

[1] Qin L, Chen Q, Wei F, et al. Cross-lingual prompting: Improving zero-shot chain-of-thought reasoning across languages[J]. arxiv preprint arxiv:2310.14799, 2023.