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Language-Specific Neurons: The Key to Multilingual Capabilities in Large Language Models

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本文是LLM系列文章，针对《Language-Specific Neurons: The Key to Multilingual Capabilities in Large Language Models》的翻译。

语言特异性神经元：大型语言模型中多语言能力的关键

  • 摘要
  • 1 引言
  • 2 识别特定语言区域
  • 3 实验
  • 4 相关工作
  • 5 结论
  • 局限性

摘要

大型语言模型（LLM）在没有经过专门策划的多语言并行语料库的预训练的情况下，展示了非凡的多语言能力。解释LLM处理多语言文本的基本机制仍然是一个具有挑战性的问题。在本文中，我们深入研究LLM中Transformer架构的组成，以确定特定于语言的区域。特别地，我们提出了一种新的检测方法，即语言激活概率熵（LAPE），来识别LLM中的语言特定神经元。基于LAPE，我们对两种具有代表性的LLM，即LLaMA-2和BLOOM进行了综合实验。我们的研究结果表明，LLM在处理特定语言方面的熟练程度主要是由于一小部分神经元，主要位于模型的顶层和底层。此外，我们展示了通过选择性激活或去激活语言特异性神经元来“引导”LLM的输出语言的可行性。我们的研究为理解和探索LLM的多语言能力提供了重要证据。

1 引言

2 识别特定语言区域

3 实验

4 相关工作

5 结论

尽管LLM展示了令人印象深刻的多语言能力，但对这些能力如何发展和发挥作用的理解仍处于萌芽阶段。在本文中，我们引入了一种新的检测方法，即语言激活概率熵（LAPE），以精确定位LLM中的语言特异性神经元。LAPE评估单个神经元对各种语言的反应，选择那些在接触一种或两种语言时有激活倾向的神经元。基于LAPE，我们进一步进行了广泛的实验来研究LLM的多语言能力。特别地，我们发现LLM处理不同语言的熟练程度受到一小部分神经元的显著影响，这些神经元主要位于模型的顶层和底层。我们已经进一步证明，LLM的输出语言可以通过选择性地启用或禁用这些语言特异性神经元来指导。在未来的工作中，我们的目标是利用这些发现来加强主要语言和次要语言之间的知识转移，并制定有效的持续预训练策略，以更好地适应特定语言。

局限性

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