論文の概要: The Riddle of Reflection: Evaluating Reasoning and Self-Awareness in Multilingual LLMs using Indian Riddles
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.00960v2
- Date: Tue, 04 Nov 2025 14:07:38 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-05 16:37:27.006948
- Title: The Riddle of Reflection: Evaluating Reasoning and Self-Awareness in Multilingual LLMs using Indian Riddles
- Title（参考訳）: 反射リドル:インドリドルを用いた多言語LLMにおける推論と自己認識の評価
- Authors: Abhinav P M, Ojasva Saxena, Oswald C, Parameswari Krishnamurthy,
- Abstract要約: 本研究では,7大インド諸言語におけるLPMの推論と自己評価能力について検討する。
我々は,従来のリドルと文脈再構成型を組み合わせた多言語リドルデータセットを提案する。
LLMs-Gemini 2.5 Pro, Gemini 2.5 Flash, Mistral-Saba, LLaMA 4 Scout, LLaMA 4 Maverick-under 7 prompting Strategyを評価した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0732935873226022
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The extent to which large language models (LLMs) can perform culturally grounded reasoning across non-English languages remains underexplored. This paper examines the reasoning and self-assessment abilities of LLMs across seven major Indian languages-Bengali, Gujarati, Hindi, Kannada, Malayalam, Tamil, and Telugu. We introduce a multilingual riddle dataset combining traditional riddles with context-reconstructed variants and evaluate five LLMs-Gemini 2.5 Pro, Gemini 2.5 Flash, Mistral-Saba, LLaMA 4 Scout, and LLaMA 4 Maverick-under seven prompting strategies. In the first stage, we assess riddle-solving performance and find that while Gemini 2.5 Pro performs best overall, few-shot methods yield only marginal gains, and accuracy varies notably across languages. In the second stage, we conduct a self-evaluation experiment to measure reasoning consistency. The results reveal a key finding: a model's initial accuracy is inversely correlated with its ability to identify its own mistakes. Top-performing models such as Gemini 2.5 Pro are overconfident (4.34% True Negative Rate), whereas lower-performing models like LLaMA 4 Scout are substantially more self-aware (42.09% True Negative Rate). These results point to clear gaps in multilingual reasoning and highlight the need for models that not only reason effectively but also recognize their own limitations.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)が、非英語言語で文化的に根ざした推論を行うことができる範囲は、いまだに未調査である。
本稿では,ベンガル語,グジャラート語,ヒンディー語,カナダ語,マラヤラム語,タミル語,テルグ語を含む7つの主要インドの言語におけるLSMの推論と自己評価能力について検討する。
我々は,従来のリドルと文脈再構成された変種を組み合わせた多言語的リドルデータセットを導入し,LLMs-Gemini 2.5 Pro,Gemini 2.5 Flash,Mistral-Saba,LLaMA 4 Scout,LLaMA 4 Maverick-under 7 の促進戦略を評価した。
第一段階では、解答性能を評価し、Gemini 2.5 Proが最高の性能を発揮するのに対して、少数ショット法は限界ゲインしか得られず、精度は言語によって顕著に異なることに気付く。
第2段階では、推論整合性を測定するための自己評価実験を行う。
モデルの初期精度は、自身の誤りを識別する能力と逆相関している。
Gemini 2.5 Proのようなトップパフォーマンスモデルは過信(4.34%のTrue Negative Rate)であり、LLaMA 4 Scoutのような低パフォーマンスモデルは実質的に自己認識(42.09%のTrue Negative Rate)である。
これらの結果は、多言語推論における明確なギャップを示し、効果的に推論するだけでなく、自身の制限も認識するモデルの必要性を強調している。
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