In che modo l'Allineamento Potenzia le Capacità Multilingue dei Modelli Linguistici di Grande Dimensione? Una Prospettiva sui Neuroni Linguistici

How does Alignment Enhance LLMs' Multilingual Capabilities? A Language Neurons Perspective

May 27, 2025

Autori: Shimao Zhang, Zhejian Lai, Xiang Liu, Shuaijie She, Xiao Liu, Yeyun Gong, Shujian Huang, Jiajun Chen

cs.AI

Abstract

L'allineamento multilingue rappresenta un paradigma efficace e rappresentativo per potenziare le capacità multilingue dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), trasferendo le competenze dalle lingue ad alta risorsa a quelle a bassa risorsa. Nel frattempo, alcune ricerche sui neuroni specifici per lingua rivelano l'esistenza di neuroni che si attivano selettivamente nei LLM durante l'elaborazione di lingue diverse. Ciò offre una nuova prospettiva per analizzare e comprendere in modo più specifico i meccanismi dei LLM in contesti multilingue. In questo lavoro, proponiamo un nuovo algoritmo di identificazione dei neuroni più granulare, che rileva i neuroni linguistici (inclusi i neuroni specifici per lingua e quelli correlati alla lingua) e i neuroni indipendenti dalla lingua. Inoltre, basandoci sulle caratteristiche distributive dei diversi tipi di neuroni, suddividiamo il processo interno dei LLM per l'inferenza multilingue in quattro parti: (1) comprensione multilingue, (2) ragionamento nello spazio semantico condiviso, (3) trasformazione dello spazio di output multilingue e (4) output nello spazio del vocabolario. In aggiunta, analizziamo sistematicamente i modelli prima e dopo l'allineamento, con un focus sui diversi tipi di neuroni. Esaminiamo anche il fenomeno dell'"Allineamento Multilingue Spontaneo". Nel complesso, il nostro lavoro conduce un'indagine approfondita basata sui diversi tipi di neuroni, fornendo risultati empirici e intuizioni preziose per una migliore comprensione dell'allineamento multilingue e delle capacità multilingue dei LLM.

English

Multilingual Alignment is an effective and representative paradigm to enhance LLMs' multilingual capabilities, which transfers the capabilities from the high-resource languages to the low-resource languages. Meanwhile, some researches on language-specific neurons reveal that there are language-specific neurons that are selectively activated in LLMs when processing different languages. This provides a new perspective to analyze and understand LLMs' mechanisms more specifically in multilingual scenarios. In this work, we propose a new finer-grained neuron identification algorithm, which detects language neurons~(including language-specific neurons and language-related neurons) and language-agnostic neurons. Furthermore, based on the distributional characteristics of different types of neurons, we divide the LLMs' internal process for multilingual inference into four parts: (1) multilingual understanding, (2) shared semantic space reasoning, (3) multilingual output space transformation, and (4) vocabulary space outputting. Additionally, we systematically analyze the models before and after alignment with a focus on different types of neurons. We also analyze the phenomenon of ''Spontaneous Multilingual Alignment''. Overall, our work conducts a comprehensive investigation based on different types of neurons, providing empirical results and valuable insights for better understanding multilingual alignment and multilingual capabilities of LLMs.