Language Mixing in Reasoning Language Models: Patterns, Impact, and Internal Causes
作者: Mingyang Wang, Lukas Lange, Heike Adel, Yunpu Ma, Jannik Strötgen, Hinrich Schütze
分类: cs.CL
发布日期: 2025-05-20 (更新: 2025-09-19)
💡 一句话要点
系统研究语言混合对推理语言模型的影响及优化策略
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 推理语言模型 语言混合 多语言处理 约束解码 模型优化 性能提升 内部表示
📋 核心要点
- 现有推理语言模型在处理多语言任务时，输出中常出现语言混合现象，影响模型性能，且其影响机制尚不明确。
- 本文通过系统研究语言混合的模式、影响及内部原因，提出通过约束解码优化推理语言选择，以提高模型准确性。
- 研究结果表明，强制模型使用特定脚本进行推理能显著提升性能，且推理轨迹与内部表示之间存在密切关系。
📝 摘要（中文）
推理语言模型（RLMs）通过链式思维过程在复杂任务中表现出色，但输出中存在语言混合现象，即推理步骤中包含与提示不同的语言标记，这对性能产生影响。本文首次系统研究了15种语言、7个任务难度级别和18个学科领域中的语言混合模式、影响及其内部原因，表明这三者均对语言混合有显著影响。此外，研究发现推理语言的选择显著影响模型性能，通过约束解码强制模型使用拉丁或汉字脚本进行推理，准确性显著提高。最后，推理轨迹的脚本组成与模型内部表示密切相关，表明语言混合反映了RLMs的潜在处理偏好。我们的发现为优化多语言推理提供了可行的见解，并为控制推理语言开辟了新方向，以构建更具可解释性和适应性的RLMs。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决推理语言模型输出中语言混合现象对性能的影响，现有研究对其影响机制缺乏系统性分析。
核心思路：通过系统性研究语言混合的模式、影响及内部原因，探索如何通过选择合适的推理语言来优化模型性能。
技术框架：研究涵盖15种语言、7个任务难度和18个学科领域，采用实验设计分析语言混合的影响因素，评估不同推理语言的性能表现。
关键创新：首次系统性分析语言混合在推理语言模型中的作用，发现推理语言选择对模型性能有显著影响，提出约束解码策略以优化推理过程。
关键设计：在实验中，设置了不同的语言组合和任务难度，采用约束解码技术强制模型使用特定脚本进行推理，评估其对准确性的影响。通过对比实验，验证了模型在不同语言条件下的性能变化。
📊 实验亮点
实验结果表明，强制模型使用拉丁或汉字脚本进行推理时，准确性显著提高，提升幅度达到XX%（具体数据需根据原文补充）。此外，研究揭示了推理轨迹与内部表示之间的密切关系，为理解模型行为提供了新的视角。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括多语言自然语言处理、跨语言信息检索以及多语言教育等。通过优化推理语言选择，能够提升模型在多语言环境下的表现，增强其适应性和可解释性，推动相关技术的实际应用和发展。
📄 摘要（原文）
Reasoning language models (RLMs) excel at complex tasks by leveraging a chain-of-thought process to generate structured intermediate steps. However, language mixing, i.e., reasoning steps containing tokens from languages other than the prompt, has been observed in their outputs and shown to affect performance, though its impact remains debated. We present the first systematic study of language mixing in RLMs, examining its patterns, impact, and internal causes across 15 languages, 7 task difficulty levels, and 18 subject areas, and show how all three factors influence language mixing. Moreover, we demonstrate that the choice of reasoning language significantly affects performance: forcing models to reason in Latin or Han scripts via constrained decoding notably improves accuracy. Finally, we show that the script composition of reasoning traces closely aligns with that of the model's internal representations, indicating that language mixing reflects latent processing preferences in RLMs. Our findings provide actionable insights for optimizing multilingual reasoning and open new directions for controlling reasoning languages to build more interpretable and adaptable RLMs.