Multilingual GSM-Symbolic：哪些因素决定跨语言能力迁移？
这项研究推出 Multilingual GSM-Symbolic，这是一个可扩展的数学推理数据集，涵盖15种语言、3万组题目匹配的问答。符号模板可生成多样化题目，以减少过拟合。分析发现，模型规模、语言资源水平、推理能力和类型学距离是影响跨语言性能迁移的主要因素。研究称，在马拉地语上评测的32B模型，表现相当于在英语上评测的10B模型。该分析框架解释了92%的语言间差异，并能以6.0个百分点以内的误差预测模型在未见语言上的表现。
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