英语中心模型的数学推理跨语言迁移差异大，加入平行语言监督提升最明显。
资讯摘要
论文研究英语中心大模型经强化后训练获得的数学推理能力向其他语言迁移的效果。作者在多语言数学基准上评测多种英语中心推理模型，发现迁移程度随初始模型、目标语言和训练范式差异很大；更强的英语初始化未必带来更高的相对迁移效率。加入一种平行语言监督即可显著提升，继续增加语言收益变小但稳定。
要点速读
- 论文在受控多语言评测下考察英语中心LLM的数学推理跨语言迁移，发现迁移效果随初始模型、目标语言和训练范式高度变化。
- 作者报告更强的英语中心初始化不一定带来更高的相对迁移效率，即使其多语言推理准确率更高。
- 最大提升来自突破纯英语监督：加入单一平行语言即带来显著增益，增加更多语言收益较小但持续。
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采集于 2026/10/24 08:00:37（北京时间）。 arXiv 日期为本次公告时间，论文初次投稿日期请查看原文版本记录。