文字系统与格式对 LLM 算术能力的影响
计算与语言
2026-01-22 v1
摘要
大型语言模型在基础算术方面已达到令人瞩目的水平，在标准数值任务上可媲美人类表现。然而，当数值表达偏离其训练语料库中普遍存在的约定时，这些模型的表现如何却鲜少受到关注。在本工作中，我们研究了跨越多种数字文字系统和格式的数值推理。我们表明，当数值输入以代表性不足的文字系统或格式呈现时，尽管底层数学推理完全相同，LLM 的准确率仍会大幅下降。我们进一步证明，有针对性的提示策略（如 few-shot prompting 和显式数字映射）可以大幅缩小这一差距。我们的发现突出了多语言数值推理中一个被忽视的挑战，并为利用 LLM 可靠地跨多种数字文字系统和格式风格解释、操作和生成数字提供了可操作的见解。
引用
@article{arxiv.2601.15251,
title = {The Effect of Scripts and Formats on LLM Numeracy},
author = {Varshini Reddy and Craig W. Schmidt and Seth Ebner and Adam Wiemerslage and Yuval Pinter and Chris Tanner},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.15251},
year = {2026}
}