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多言語の架け橋を築く：In-Language Reasoningの汎化におけるデータ混合の重要性

多くの推論言語モデルは英語中心であり、非英語圏ユーザーへのアクセスや意図の喪失、言語固有知識の活用機会損失といった問題がある。本研究は、ユーザーのプロンプト言語で一貫して推論する能力、すなわち「インランゲージ推論」能力の向上を目指す。データ中心のアプローチで、データ構成の最適化方法を調査する。