في عالمنا المتصل اليوم، تزداد الحاجة إلى نماذج اللغة القادرة على التعامل مع المعلومات المتعددة اللغات، مما يطرح تساؤلاً حول قدرة هذه النماذج على الاستدلال والتفكير عبر اللغات المختلفة. في ورقة علمية جديدة صدرت في موقع arXiv، تمت دراسة هذه المعضلة بشكل معمق.

تكشف الدراسة عن إعداد جديد يعتمد على الإجابة على الأسئلة في حالتين، حيث يتطلب الإجابة استنتاج المعلومات من مستندين متعددَي اللغات. وقد أظهرت النتائج أن نماذج اللغة تكون أكثر حساسية لتباين اللغة في مستندات جواب الإجابة مقارنة بتلك التي تقدم معلومات تربط بين الوثائق، رغم أهمية كلا المستندين في عملية الإجابة.

ووجد الباحثون أنه في حوالي 33% من الحالات متعددة اللغات، تفشل النماذج في استنتاج المعلومات الربطية في الخطوة الأولى، إلا أنها لا تزال تتمكن من الإجابة بشكل صحيح على السؤال العام. هذا الإنحراف يشير إلى أن الاستدلال في نماذج اللغة لا يتبع دائمًا تقسيمًا دقيقًا خطوة بخطوة.

علاوة على ذلك، لوحظ أن غياب هذا الانقسام في التفكير يؤدي إلى فشل تشكيلي بنسبة 18%، حيث يتم الإجابة بشكل صحيح على كل من الأسئلة الفرعية، لكن تفشل الإجابة على الأسئلة النهائية المعقدة.

لتجاوز هذه العقبات، يقترح الباحثون طريقة جديدة تتمثل في توجيه الاستدلال متعدد الخطوات بواسطة أسئلة فرعية، مما ساعد في زيادة الدقة من 10.1% إلى 66.5%. هذه النتائج تفتح الأبواب لمزيد من الأبحاث حول كيفية تحسين أداء نماذج اللغة في البيئات المتعددة اللغات.