Hoe verbetert Alignment de meertalige mogelijkheden van LLM's? Een perspectief vanuit taalneuronen

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

May 27, 2025

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

cs.AI

Samenvatting

Meertalige uitlijning is een effectief en representatief paradigma om de meertalige capaciteiten van grote taalmodellen (LLMs) te verbeteren, waarbij de capaciteiten van talen met veel bronnen worden overgedragen naar talen met weinig bronnen. Tegelijkertijd onthullen sommige onderzoeken naar taal-specifieke neuronen dat er taal-specifieke neuronen zijn die selectief worden geactiveerd in LLMs bij het verwerken van verschillende talen. Dit biedt een nieuw perspectief om de mechanismen van LLMs in meertalige scenario's specifieker te analyseren en te begrijpen. In dit werk stellen we een nieuw, fijnmaziger algoritme voor neuronidentificatie voor, dat taalneuronen (inclusief taal-specifieke neuronen en taal-gerelateerde neuronen) en taal-onafhankelijke neuronen detecteert. Verder verdelen we, gebaseerd op de distributiekenmerken van verschillende typen neuronen, het interne proces van LLMs voor meertalige inferentie in vier delen: (1) meertalig begrip, (2) gedeelde semantische ruimte redenering, (3) meertalige uitvoerruimte transformatie, en (4) vocabulaire ruimte uitvoer. Daarnaast analyseren we systematisch de modellen voor en na uitlijning, met een focus op verschillende typen neuronen. We analyseren ook het fenomeen van "Spontane Meertalige Uitlijning". Over het geheel genomen voert ons werk een uitgebreid onderzoek uit gebaseerd op verschillende typen neuronen, wat empirische resultaten en waardevolle inzichten biedt voor een beter begrip van meertalige uitlijning en de meertalige capaciteiten van LLMs.

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.