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Cross-Lingual Consistency: A Novel Inference Framework for Advancing Reasoning in Large Language Models
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种跨语言一致性（CLC）框架，旨在解决多语言训练语料中的语言偏差引起的语义漂移和逻辑不一致问题。通过多语种推理路径集成和多数投票，CLC显著提升了大语言模型的推理能力，实验结果显示准确率提高了9.5%至18.5%。
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关键要点
- 本研究提出了一种跨语言一致性（CLC）框架，旨在解决多语言训练语料中的语言偏差引起的语义漂移和逻辑不一致问题。
- CLC框架通过多语种推理路径集成和多数投票来提升大语言模型的推理能力。
- 实验结果显示，CLC在多个数据集上相较于传统自一致性方法，准确率提高了9.5%至18.5%。
- 该研究展示了CLC在复杂推理任务中的潜在影响。
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