LLM辩论是否在不同语言中以不同方式重复论点?
摘要
本文研究LLM辩论是否在不同语言中以不同方式重复论点,分析论点重复在多语言环境中的变化情况。
arXiv:2607.23442v1 Announce Type: new
Abstract: LLM辩论通常通过最终答案来评估,但对话记录也能揭示后续轮次是发展新的论证内容还是以新的措辞回到先前的论点。我们使用\textit{先前论点相似度}来研究这一过程,这是一种汇总诊断方法,将提取的论点单元与同一辩论中的早期单元进行比较。在针对71个议题、六种语言和四个模型代理的受控八轮辩论中,中文是唯一在三种多语言嵌入模型上相对于英文始终存在正差距的测试语言。该差距在代理、轮次位置、回归调整、指标变体、提取长度控制、第二提取器子集和交叉编码器尾部重新评分中持续存在。手动校准显示项目级对齐较弱,但高相似度尾部富含实质性重复。一种多样性感知提示降低了所有语言中的先前论点相似度,但并未显著缩小中英文差距。这些发现表明,多语言辩论评估应随时间衡量论证发展,并在平均和差距项中报告缓解效果。
查看缓存全文
缓存时间: 2026/07/28 06:29
# 不同语言的大模型辩论是否重复相同的论点? 来源:https://arxiv.org/abs/2607.23442 文献工具 ## 文献与引用工具 文献浏览器 切换 代码、数据与媒体 ## 本文相关的代码、数据与媒体 演示 ## 演示 相关论文 ## 推荐与搜索工具 关于arXivLabs ## arXivLabs:与社区协作者合作的实验性项目 arXivLabs 是一个框架,允许协作者直接在我们的网站上开发和共享新的 arXiv 功能。 与 arXivLabs 合作的个人和组织都已接受并认同我们关于开放性、社区性、卓越性以及用户数据隐私的价值观。arXiv 致力于这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。 有一个能为 arXiv 社区带来价值的项目想法?**了解更多关于 arXivLabs** (https://info.arxiv.org/labs/index.html)。
相似文章
LLMs论辩行为的基准测试:针对人身攻击的防御策略研究
本文对大语言模型(LLMs)在论辩对话中处理人身攻击的能力进行了基准测试,揭示了由于安全限制,LLMs优先选择逻辑防御,而不像人类辩手。
推理大语言模型中的隐藏语言一致性现象
本文研究多语言推理模型,揭示输出中的语言一致性可能随任务难度增加而退化或崩溃,尤其是对于资源较少的语言。文章认为,评估多语言能力需要同时考虑准确性、语言一致性和任务难度。
通用语还是探测器产物?重新思考多语言大语言模型中的潜在语言
本研究比较了用于识别多语言大语言模型中潜在语言的探测技术,发现不同方法产生不一致的结果,表明它们揭示了多语言处理的不同方面,而非单一的内部通用语。
多语言中数学推理的LLM参数:共享还是独立?
本文提出了一种跨语言的LLM数学推理机制分析,发现数学相关参数在不同语言之间存在部分重叠,主要集中于中间层。英语拥有最大规模的数学相关参数集,而低资源语言则拥有较小的参数集。
Cross-LLM推理一致性:来自共享交互的证据
本文利用基于交互的解释方法,研究了不同LLM在预测相同词元时是否共享共同的推理模式。结果表明,先进LLM展现出一致的交互模式,暗示它们隐式地优化到了共享的推理机制。