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Cross-Lingual Consistency: A Novel Inference Framework for Advancing Reasoning in Large Language Models

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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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标签

framework models 大语言模型 推理能力 语义漂移 跨语言一致性 逻辑不一致
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