研究：多语言 P(True) 自评需区分问题、回答与验证语言
原文标题：Disentangling Question, Response, and Verifier Languages in Multilingual P(True) Self-Evaluation
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论文在六语言因子设计中独立变化问题语言、回答语言与验证指令语言，用 10 个 3B-14B 开源模型在 LSQA、MMMLU、TriviaQA 上测量首 token P(True) 置信度。结果显示三种语言影响评估的不同部分：准确率由哪种语言主导取决于基准，验证语言单独可使校准误差偏移达 0.04，未经验证的评审还会把 MMMLU 英印准确率差距从 0.198 缩至 0.038。
- 问题
- 多语言置信度评估未区分问题语言、回答语言与验证指令语言，结果不可比。
- 方法
- 六语言因子设计独立变化三种语言，用 10 个 3B-14B 开源模型的首 token P(True) 探针测置信度。
- 结果
- 验证语言单独可使校准误差偏移达 0.04；未经验证的评审会把 MMMLU 英印准确率差距从 0.198 缩至 0.038。
- 影响
- 多语言置信度与模型排名必须同时报告三种语言并验证评分器，否则结论可能被语言配置和评审偏差带偏。
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