論文の概要: Cross-lingual Self-Consistency for Multilingual Reasoning with Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.01464v1
• Date: Sun, 31 May 2026 21:48:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-02 21:34:29.717179
• Title: Cross-lingual Self-Consistency for Multilingual Reasoning with Language Models
• Title（参考訳）: 言語モデルを用いた多言語推論のための言語間自己整合性
• Authors: Ahmed Elhady, Eneko Agirre, Mikel Artetxe,
• Abstract要約: 本稿では,多言語推論の強化を目的とした教師なし強化学習手法を提案する。 われわれのアプローチでは、金の回答も並列データも必要とせず、10言語にわたるMGSMの平均利得は21.7%に達する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.437905209587356
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite expanding their multilingual coverage, the advanced reasoning capabilities of LLMs remain largely confined to a few high-resource languages like English. To address this, we propose an unsupervised Reinforcement Learning (RL) approach to enhance multilingual reasoning by enforcing cross-lingual self-consistency: the principle that a model should produce the same final answer for equivalent problems in different languages. Existing methods are limited by the scarcity of multilingual reasoning data and show weak generalization to unseen languages. Our approach requires neither gold answers nor parallel data, and it achieves average gains of up to 21.7% on MGSM across 10 languages. In addition, our method demonstrates strong generalization, with an 18.2% mean improvement on MGSM languages unseen during training, and up to 6.2% gain on 3 out-of-distribution benchmarks. These results show the potential of consistency-based methods to improve the multilingual capabilities of LLMs without requiring supervised data.
• Abstract（参考訳）: LLMの高度な推論能力は多言語でのカバー範囲を広げたものの、英語のようないくつかの高リソース言語に限られている。 そこで本研究では,言語間自己整合性を強制することによって多言語推論を強化するために,教師なし強化学習(RL)アプローチを提案する。 既存の手法は多言語推論データの不足によって制限され、未知の言語への弱い一般化を示す。 われわれのアプローチでは、金の回答も並列データも必要とせず、10言語にわたるMGSMの平均利得は21.7%に達する。 さらに,3つのアウト・オブ・ディストリビューション・ベンチマークで最大6.2%向上したMGSM言語を18.2%改善した。 これらの結果は、教師付きデータを必要としないLLMの多言語機能を改善するための一貫性に基づく手法の可能性を示している。

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