面向多语言LLM中稳健知识表示的等价性与继承性一致推理

本研究聚焦于大语言模型在复杂推理任务中的不足，尤其是在处理“等价性”和“继承性”两种基基本关系时的表现。通过引入新任务和基准测试发现，现有的最佳大语言模型在多语言中常常对相同问题给出矛盾答案，因此提出了“组合表示”的创新方法以增强语言间的一致性，显示出潜在的冲突减少。