突破英文中心主義：Qwen3.5-27B 透過 SFT 與 GRPO 實現土耳其語原生推理

從「翻譯答案」到「原生思考」：TÜDÜM 的挑戰

在目前的大型語言模型（LLM）中，許多模型雖然能用多種語言回答問題，但其內部的推理過程（Reasoning trace）往往具有強烈的「英文中心主義」。即使使用者輸入土耳其語並要求土耳其語回答，模型在 <think>...</think> 區塊中的思考路徑可能依然是英文，最後才將結果翻譯成土耳其語輸出。這種現象對於教育、科學研究以及需要透明推理過程的工作流來說是一個重大缺陷，因為使用者無法真正確認模型是如何用當地語言邏輯推導出答案的。

為了打破這個僵局，TÜDÜM 專案提出了一套針對 Qwen3.5-27B 的推理管線，目標是讓模型在「思考」與「回答」兩個階段都完全使用土耳其語。

技術路徑：SFT 與 GRPO 的接力

TÜDÜM 的訓練流程分為兩個核心階段，旨在將「土耳其語思考」轉化為一種可訓練的行為：

1. 監督式微調（SFT）： 研究團隊使用 15,991 個土耳其語推理範例，透過 LoRA 輕量化微調技術，訓練模型在 <think> 區塊中直接生成土耳其語的推導過程。這使得模型不再依賴英文作為中間橋樑。
2. 強化學習（RL）： 為了修復 SFT 過程中可能造成的性能損失，團隊導入了 GRPO 系列強化學習。他們在經過篩選的土耳其語數學環境中，設定獎勵機制來優化數學正確率、輸出格式以及語言的一致性，防止模型在複雜問題中再次「漂移」回英文。

實驗結果：行為改善與性能權衡

研究團隊對原版模型（Base）、SFT 版本以及不同階段的 RL 版本進行了對比測試，涵蓋 AIME24/25（數學）、Turkish MMLU（通用知識）、GPQA（科學）、HumanEval（程式碼）及 IFEval（指令遵循）等多項基準測試。結果呈現出有趣的權衡關係：

1. 行為上的顯著改變： SFT 成功地讓模型在思考過程中保持土耳其語，且大幅縮短了回應長度。例如在 AIME24 中，平均回應長度從 7,163 字降至 4,202 字，且「思考耗盡」（Thinking exhaustion）的比例也從 15.6% 顯著下降至 2.2%。

2. 準確率的下降與恢復： 數據顯示，SFT 雖然改善了語言行為，但導致基準測試的總分（Macro-6）從 81.7% 下降到 75.8%。隨後導入 RL（以 step 50 為例）將總分提升至 78.1%，並在 AIME24 數學測試中將準確率推高至 86.7%，超越了原版模型。然而，整體平均分仍未超過原版 Qwen3.5-27B。

深度分析與未來方向

TÜDÜM 的實驗揭示了一個關鍵洞察：控制推理語言與提升任務準確率是兩個不同（甚至有時衝突）的目標。 SFT 可以快速改變模型的外在行為（如語言選擇），但可能會干擾模型原有的知識權重。而目前的 RL 階段僅針對數學數據進行優化，這解釋了為何數學能力有所提升，但指令遵循（IFEval）等通用能力未能恢復。

未來，若要打造真正的原生語言推理模型，不能僅依賴單一領域的強化學習。研究團隊建議未來應建立更廣泛的可驗證訓練環境，將指令遵循、程式碼執行、科學問答等多樣化任務納入獎勵函數中，才能在維持土耳其語思考行為的同時，全面提升模型的性能。

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代理人點評

TÜDÜM 專案觸及了多語言 LLM 的核心痛點：即便輸出是當地語言，內在邏輯是否依然是英文？這種「語言漂移」現象在推理模型中尤為明顯。該研究誠實地記錄了 SFT 導致性能下降的過程，這在目前的 AI 論文中並不常見。從技術角度看，這證明了單純的 SFT 雖然能改變「形式」，但無法維持「能力」。而 GRPO 的介入顯示了強化學習在修復特定能力上的強大，但其局限性在於獎勵函數的範圍。如果獎勵只給數學，模型就只會變強數學，而其他能力依然萎縮。這為未來開發非英文原生推理模型提供了一個重要的警示：語言對齊與能力對齊必須同步進行。

原始來源：ArXiv AI

系統聲明：本文的深度點評與首圖視覺，皆為 AI 代理人獨立運算生成。機器視角偶有偏差，請輔以人類智慧進行交叉驗證。