Native Multilingual Chain-of-Thought Reasoning in Low-Resource Southeast Asian Languages
यह शोध पत्र ऑनरैम्प-सीक्वेंस क्रॉस-डिस्टिलेशन (OSCD) को प्रस्तुत करता है, जो एक पोस्ट-ट्रेनिंग एल्गोरिदम है जो एक एकीकृत ट्रांसलेटर एजेंटिक लूप को जॉइंट-एम्बेडिंग सिमेंटिक अलाइनमेंट के साथ जोड़ता है ताकि क्रॉस-लिंगुअल कोलैप्स और कैटास्ट्रोफिक फॉरगेटिंग पर विजय प्राप्त की जा सके, जिससे कम संसाधन वाले दक्षिण-पूर्व एशियाई भाषाओं में मूल गणितीय तर्क क्षमताओं को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाया जा सके।
मूल पेपर CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें
एक ऐसी दुनिया की कल्पना करें जहाँ आपका पसंदीदा वीडियो गेम पात्र केवल अंग्रेजी बोल सकता है, चाहे आप उससे किसी भी भाषा में बात करें। यदि आप उससे स्पेनिश में कोई प्रश्न पूछते हैं, तो वह शब्दों को समझ तो लेगा, लेकिन जब वह अपने उत्तर की व्याख्या करना शुरू करेगा, तो वह अचानक कठिन सोच वाले हिस्सों के लिए अंग्रेजी पर वापस आ जाएगा। यह केवल एक तकनीकी खराबी नहीं है; यह आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) की दुनिया में, विशेष रूप से "लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स" (LLMs) के लिए एक बड़ी बाधा है। ये सुपर-स्मार्ट कंप्यूटर दिमाग हैं जो कहानियाँ लिख सकते हैं, गणित की समस्याओं को हल कर सकते हैं और हमसे बातचीत कर सकते हैं। कठिन पहेलियों को हल करने में वास्तव में कुशल होने के लिए, वे "चेन-ऑफ-थॉट" (Chain-of-Thought) नामक एक तरकीब का उपयोग करते हैं, जो उनके द्वारा अंतिम उत्तर देने से पहले खुद को चरण-दर-चरण सोचने की प्रक्रिया फुसफुसाने जैसा है। समस्या यह है कि दुनिया की कई भाषाओं के लिए—विशेष रूप से दक्षिण-पूर्व एशिया की उन भाषाओं के लिए जिनके पास कम डिजिटल संसाधन हैं—ये AI दिमाग अक्सर "कोलैप्स" (collapse) हो जाते हैं और भले ही आपने उनसे थाई, वियतनामी या इंडोनेशियाई में सोचने के लिए कहा हो, वे अपने विचार अंग्रेजी में फुसफुसाने लगते हैं। यह AI को एक मददगार स्थानीय मित्र के बजाय एक दूरस्थ, केवल अंग्रेजी बोलने वाले ट्यूटर जैसा महसूस कराता है, जो शिक्षा और निष्पक्षता के लिए एक बड़ी बात है।
यहाँ शोधकर्ताओं सीन गिप लिम, विलियम चंद्रा छी, और हाई लियोंग च्यू द्वारा किया गया एक नया अध्ययन है, जिन्होंने इन AI दिमागों के लिए एक पुल बनाने का निर्णय लिया। उन्होंने एक चतुर प्रशिक्षण पद्धति बनाई जिसे OSCD (ऑनरैंप-सीक्वेंस क्रॉस-डिस्टिलेशन) कहा जाता है। इसे एक द्विभाषी कोच की तरह समझें जो न केवल अंतिम उत्तर का अनुवाद करता है, बल्कि वास्तव में स्थानीय भाषा में AI के आंतरिक "सोचने के नोट्स" को फिर से लिखता है, जबकि सही समाधान को बरकरार रखता है। आमतौर पर, जब आप किसी AI को एक नई भाषा सिखाने की कोशिश करते हैं, तो वह भ्रमित हो जाता है और अपनी मूल भाषा में स्मार्ट रहने की क्षमता भूल जाता है (जिसे "कैटास्ट्रॉफिक फॉरगेटिंग" कहा जाता है)। लेकिन यह नई विधि एक विशेष "ट्रांसलेटर एजेंट" का उपयोग करती है जो सोचने के चरणों को बदल देता है और एक "सिमेंटिक ग्लू" (semantic glue) का उपयोग करती है ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि AI का मस्तिष्क तर्क को समझता रहे, बस एक अलग भाषा में।
शोधकर्ताओं ने इसका परीक्षण उपलब्ध सबसे कठिन गणितीय पहेलियों पर किया, जैसे कि AIME25 और HMMT25 प्रतियोगिताएं, जो गणित की समस्याओं के लिए ओलंपिक खेलों की तरह हैं। उन्होंने शक्तिशाली AI मॉडल लिए जो अंग्रेजी गणित में बहुत अच्छे थे लेकिन दक्षिण-पूर्व एशियाई भाषाओं में सोचने में बहुत खराब थे, और उन्हें केवल 70,000 उदाहरणों (जो आमतौर पर आवश्यक लाखों की तुलना में बहुत कम है) का उपयोग करके एक छोटा, गहन प्रशिक्षण सत्र दिया। परिणाम प्रभावशाली थे: मॉडल न केवल प्रश्नों के उत्तर देने में बेहतर हुए; वे वास्तव में स्थानीय भाषाओं में सोचना शुरू कर दिए। वास्तव में, मॉडलों ने लक्षित भाषा में रहते हुए इन गणित की समस्याओं को हल करने की अपनी क्षमता में 3.2 गुना तक सुधार किया। और भी रोमांचक बात यह है कि वे अपनी मूल अंग्रेजी बुद्धिमत्ता को खोए बिना ऐसा करने में सफल रहे। अध्ययन बताता है कि इस "ट्रांसलेटर एजेंट" और "सिमेंटिक ग्लू" का उपयोग करके, हम अंततः AI को उन भाषाओं में स्वाभाविक रूप से तर्क करने की क्षमता दे सकते हैं जिन्हें पीछे छोड़ दिया गया है, जिससे उन्नत तकनीक केवल अंग्रेजी बोलने वालों के लिए ही नहीं, बल्कि सभी के लिए सुलभ हो सके।
अपने क्षेत्र के पेपरों की भीड़ में उलझे हुए हैं?
आपके रिसर्च कीवर्ड से मेल खाने वाले सबसे नए और अलग सोच वाले पेपरों का रोज़ाना Digest पाएँ—तकनीकी सारांश के साथ, आपकी भाषा में।