כתבה
arXiv cs.CL ·
בחירת מצב שפה נכון בזמן הסקה לאמינות רב-לשונית
Choosing the Right Language Mode at Inference Time for Multilingual Reliability
חוקרים בדקו כיצד לשפר את האמינות של מודלים רב-לשוניים עם LLaMA ו-Qwen. הם פיתחו שיטה חדשה להסקה, Reliability-Aware Adaptive Inference, שמשפרת דיוק ומורידה שגיאות.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.04653v1 Announce Type: new Abstract: Multilingual large language models often struggle to reason in low- to mid-resource languages. Prior work has shown that translation can improve multilingual reasoning by helping models access stronger English-centric representations. This raises a central question: How much translation is needed for multilingual large language models to reason reliably, and when does more translation instead trigger interference and overconfidence? Using LLaMA and Qwen models, we run extensive experiments varying text scope and language mode (target-only, English-only, bilingual) to evaluate both accuracy and reliability. Our results reveal a clear trade-off: English context often improve understanding and recover errors caused by non-English comprehension,
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית