[논문리뷰] Pushing on Multilingual Reasoning Models with Language-Mixed Chain-of-Thought

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저자: Guijin Son, Donghun Yang, Hyunwoo Ko, Dasol Choi, Chanuk Lim, Kyong-Ha Lee, Hitesh Laxmichand Patel, Amit Agarwal, Srikant Panda, Minhyuk Kim, Nikunj Drolia, Youngjae Yu

핵심 연구 목표

본 논문은 중간 자원 언어(mid-resource language)에서 언어별 추론의 격차를 해소하고, 번역으로 인한 품질 저하 및 일상 표현에 대한 취약성을 극복하는 것을 목표로 합니다. 특히 한국어를 사례 연구로 하여, 다국어 추론 모델의 성능을 향상시키기 위한 효과적인 방법론을 제시하고자 합니다.

핵심 방법론

연구는 두 단계로 진행됩니다: 첫째, 5.79M개 의 네이티브 한국어 프롬프트를 웹 Q&A, 시험, STEM, 코드 등에서 수집하여 YI-SANG 데이터셋을 구축합니다. 둘째, Qwen3-32B 와 같은 선도 모델을 선생님 모델로 사용하여 3.7M개 의 긴 추론 과정을 생성하고, 이때 Language-Mixed CoT 를 강제 적용합니다. Language-Mixed CoT 는 Think 단계에서 영어를 앵커 언어로 사용하여 추론하고, 한국어로 핵심 의미를 유지하며 번역 아티팩트를 최소화하는 접근 방식입니다. 최종적으로, 260k개 의 고수익 데이터셋인 YI-SANG-HQ 를 선별하여 9개의 모델(4B-35B) 을 지도 미세 조정(SFT) 방식으로 훈련시킵니다.

주요 결과

최고 성능 모델인 KO-REAson-35B 는 평균 64.0±2.5점 으로 9개 벤치마크 중 5개에서 최고 순위를, 나머지는 2위를 차지하며 최신 기술(SOTA) 성능을 달성했습니다. 소규모 및 중형 모델들 역시 평균 +18.6점의 상당한 성능 향상을 보였습니다. Language-Mixed CoT는 단일 언어 CoT보다 효과적이며, 교차 언어 및 다중 모드 성능 향상에도 기여했습니다.

AI 실무자를 위한 시사점

본 연구는 중간 자원 언어를 위한 경쟁력 있는 추론 모델을 구축하는 실용적인 방법을 제시하며, RL이나 강력한 영어 기반 모델에 대한 의존도를 줄입니다. YI-SANG 및 YI-SANG-HQ 데이터셋과 KO-REAson 모델 시리즈를 공개하여 한국어 LLM 연구 및 다국어 AI 개발에 귀중한 자원을 제공합니다. 특히 네이티브 데이터 수집과 언어 혼합 추론 기법이 다국어 LLM의 일반화 능력 및 문화적 이해도를 높이는 데 중요함을 시사합니다.

⚠️ 알림: 이 리뷰는 AI로 작성되었습니다.