다국어 Reasoning Cascade는 더 많은 Context가 필요하다

Who Should Read

LLM 기반 다국어 서비스를 운영하거나, 번역-추론-번역 파이프라인을 설계하는 백엔드/ML 엔지니어. 특히 문화적 맥락이 중요한 QA 시스템을 구축 중인 개발자.

Core Mechanics

• Translation Cascade(번역→영어 추론→역번역)는 강력하지만 각 단계에서 정보가 유실되는 구조적 문제가 있다. 특히 최종 역번역 단계(MT2)가 원본 질문을 못 보는 게 핵심 문제.
• 해결책은 단순하다: MT2에 원본 언어 질문(qt), 영어 번역 질문(qe), 영어 추론 과정(re)을 추가로 넘겨주면 된다. 파인튜닝 없이 프롬프트만 바꾸면 됨.
• 이 context-aware cascade(Cctx)는 open-ended 문화 QA에서 가장 큰 효과를 보인다. 예: 아랍어 Aya 벤치마크에서 chrF 8.67 → 13.63으로 상승.
• 작은 오픈소스 모델(Llama-3.1-8B, Mistral-7B)이 GPT-4o-mini보다 이 방법으로 더 많은 혜택을 받는다. 약한 모델일수록 번역 오류가 많고, context가 그 오류를 복구해주기 때문.
• Ablation 실험 결과, 가장 중요한 context는 원본 언어 질문(qt) 하나다. 영어 번역 질문이나 추론 과정은 효과가 미미하거나 오히려 성능을 깎을 수 있음.
• 수학 문제처럼 문화적 맥락이 필요 없는 정확한 숫자 답변 태스크에는 효과가 제한적이거나 역효과가 날 수 있다. 상황 맥락을 구분해 적용해야 함.

Evidence

• Llama-3.1-8B-Instruct 기준 Aya 벤치마크에서 Cctx가 Cstd 대비 +4.70 chrF 향상, 6개 언어 전부(100%)에서 Cctx가 승리.
• Cctx는 Llama 기준 open-ended 4개 데이터셋에서 Llama와 GPT-4o-mini의 성능 격차를 최대 92%(Aya 기준) 줄였다.
• 30개 모델×데이터셋 조합 중 18개에서 Cctx가 유의미하게 승리, 10개는 무승부, 2개만 역효과. 전반적으로 안전한 전략.
• GPT-4o-mini의 MT1 번역 정확도는 65%인 반면 Llama는 40%, Mistral은 27%로, 작은 모델일수록 번역 오류가 많아 context 복구 효과가 크다는 근거.

How to Apply

• 기존 Translation Cascade에서 마지막 역번역(MT2) 프롬프트를 수정할 때: 영어 답변만 넘기던 것을 '원본 언어 질문 + 영어 질문 + 영어 추론 과정 + 영어 답변' 4가지를 모두 포함하도록 바꾸고, '해당 언어의 문화적 맥락으로 답하라'는 지시를 추가한다.
• 리소스가 제한된 상황이라면 full context 대신 원본 질문(qt)과 영어 답변(ae)만 MT2에 넘겨도 거의 동등한 성능을 얻을 수 있다. 토큰 비용을 줄이면서 핵심 효과는 유지 가능.
• 문화적 맥락이 중요한 오픈형 QA(예: 음식, 풍습, 지역 문화 관련 질문)에 우선 적용하고, 수학이나 선택지 정답처럼 단순 정답 추출 태스크에는 오히려 context 없이 표준 cascade를 쓰는 게 안전하다.

Code Example

# MT2 Cctx 프롬프트 예시 (open-ended QA)

prompt_template = """
You are an advanced reasoning assistant. You will be provided with a question, 
the English question, the English thinking process and answer. 
You need to answer the question in the {language}. 
You need to answer the question in cultural context of the {language}.

Required Format:
<answer> [Final answer in {language} goes here] </answer>

Input: {original_question}         ← 원본 언어 질문 (qt)
English Question: {english_question}     ← 영어 번역 질문 (qe)
English Thinking Process: {reasoning_trace}  ← 영어 추론 과정 (re)
English Answer: {english_answer}        ← 영어 답변 (ae)

Output:
"""

# 최소한의 효과적인 버전 (토큰 절약)
minimal_prompt = """
You are an advanced translation assistant.
Answer the following question in {language}, considering the cultural context.

Original Question ({language}): {original_question}  ← 핵심! 이것만 있어도 됨
English Answer: {english_answer}

Provide your answer in {language}:
"""

Terminology

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Related Resources

• 논문 코드 (GitHub)