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Enhancing Japanese Large Language Models with Reasoning Vectors

发布时间:2026/9/27 10:34:13 来源:云帆数科 栏目:资讯中心
Enhancing Japanese Large Language Models with Reasoning Vectors
文章主要内容本文聚焦于日语大语言模型(LLMs)推理能力提升的挑战与解决方案。由于日语在公共数据集、专家标注资源及大规模评估模型上的局限性,主流LLMs依赖的后训练技术(如监督微调SFT、强化学习RL)难以直接应用。为此,研究团队提出“推理向量(reasoning vectors)”方法:通过计算预训练模型与后训练推理模型的权重差异,提取推理向量,再将其注入日语目标模型,无需额外训练即可增强其推理能力。实验中,以Qwen-32B为预训练模型、s1-32B为后训练推理模型,将提取的推理向量应用于日语模型EZO,在AIME24(美国数学邀请赛,含英日双语版本)数据集上测试,结果显示注入推理向量后,日语模型性能随向量权重(w)增加持续提升,甚至超过原后训练推理模型,验证了该方法的有效性。创新点提出推理向量方法:受“任务向量(task vectors)”启发,通过权重差异提取推理能力的“向量表示”,实现跨模型的推理能力迁移,无需对目标模型进行额外训练或数据标注。解决低资源语言模型瓶颈:针对日语等资源有限的语言,避免了对大规模标注数据或专家资源的依赖,为低资源语言LLMs的性能提升提供了高效路径。验证有效性:实验证明推理向量可显著提升日语模型的推理性能,甚至超越原推理模型,为其他低资源语言的LLM优化提供了借鉴。翻译部分摘要后训练方法已提升了主流

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