論文の概要: The Multilingual Mind : A Survey of Multilingual Reasoning in Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.09457v1
• Date: Thu, 13 Feb 2025 16:25:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-14 13:48:49.692553
• Title: The Multilingual Mind : A Survey of Multilingual Reasoning in Language Models
• Title（参考訳）: 多言語マインド : 言語モデルにおける多言語推論に関する調査
• Authors: Akash Ghosh, Debayan Datta, Sriparna Saha, Chirag Agarwal,
• Abstract要約: 多言語推論は言語間の論理的推論を扱うために言語モデルを必要とする。 この調査は、言語モデルにおける多言語推論に関する、最初の詳細なレビューを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.399229357408043
• License:
• Abstract: While reasoning and multilingual capabilities in Language Models (LMs) have achieved remarkable progress in recent years, their integration into a unified paradigm, multilingual reasoning, is at a nascent stage. Multilingual reasoning requires language models to handle logical reasoning across languages while addressing misalignment, biases, and challenges in low-resource settings. This survey provides the first in-depth review of multilingual reasoning in LMs. In this survey, we provide a systematic overview of existing methods that leverage LMs for multilingual reasoning, specifically outlining the challenges, motivations, and foundational aspects of applying language models to reason across diverse languages. We provide an overview of the standard data resources used for training multilingual reasoning in LMs and the evaluation benchmarks employed to assess their multilingual capabilities. Next, we analyze various state-of-the-art methods and their performance on these benchmarks. Finally, we explore future research opportunities to improve multilingual reasoning in LMs, focusing on enhancing their ability to handle diverse languages and complex reasoning tasks.
• Abstract（参考訳）: 言語モデル(LM)における推論と多言語能力は近年顕著な進歩を遂げているが、多言語推論(multilingual reasoning)という統一パラダイムへの統合は初期段階にある。 言語モデルの多言語推論は、低リソース設定におけるミスアライメント、バイアス、課題に対処しながら、言語間の論理的推論を扱う必要がある。 本調査は,LMにおける多言語推論の詳細な検討である。 本稿では,多言語推論にLMを活用する既存手法の体系的概要,特に多言語推論に言語モデルを適用する上での課題,モチベーション,基礎的側面について概説する。 本稿では、LMにおける多言語推論のトレーニングに使用される標準データリソースの概要と、その多言語能力を評価するために使用される評価ベンチマークについて述べる。 次に、これらのベンチマーク上で、様々な最先端手法とその性能について分析する。 最後に,多様な言語や複雑な推論タスクを扱う能力の向上に焦点をあて,LMにおける多言語推論を改善するための今後の研究機会を探る。

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