論文の概要: Do Llamas Work in English? On the Latent Language of Multilingual Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.10588v4
• Date: Sat, 8 Jun 2024 11:15:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-12 22:32:43.521489
• Title: Do Llamas Work in English? On the Latent Language of Multilingual Transformers
• Title（参考訳）: Llamasは英語で働くか?多言語トランスフォーマーの潜在言語について
• Authors: Chris Wendler, Veniamin Veselovsky, Giovanni Monea, Robert West,
• Abstract要約: 我々は、英語が支配するコーパスが、英語を内的ピボット言語として使っているかどうかを問う。 本研究は、独特な正しい単語継続を伴う英語でないプロンプトを慎重に構築する。 これらの結果を、3つの位相が「入力空間」、「概念空間」、「出力空間」で機能する概念モデルにキャストした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.885884589999492
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We ask whether multilingual language models trained on unbalanced, English-dominated corpora use English as an internal pivot language -- a question of key importance for understanding how language models function and the origins of linguistic bias. Focusing on the Llama-2 family of transformer models, our study uses carefully constructed non-English prompts with a unique correct single-token continuation. From layer to layer, transformers gradually map an input embedding of the final prompt token to an output embedding from which next-token probabilities are computed. Tracking intermediate embeddings through their high-dimensional space reveals three distinct phases, whereby intermediate embeddings (1) start far away from output token embeddings; (2) already allow for decoding a semantically correct next token in the middle layers, but give higher probability to its version in English than in the input language; (3) finally move into an input-language-specific region of the embedding space. We cast these results into a conceptual model where the three phases operate in "input space", "concept space", and "output space", respectively. Crucially, our evidence suggests that the abstract "concept space" lies closer to English than to other languages, which may have important consequences regarding the biases held by multilingual language models.
• Abstract（参考訳）: 我々は、言語モデルがどのように機能するか、言語バイアスの起源を理解する上で重要な問題である、英語を内部的なピボット言語として使用する、バランスの取れない英語支配のコーパスで訓練された多言語言語モデルかどうかを問う。 変換器モデルのLlama-2ファミリに着目し,一意に正しい単発連続性を持つ英語でないプロンプトを慎重に構築する。 層から層へ変換器は、最終プロンプトトークンの入力埋め込みを次の確率が計算される出力埋め込みに徐々にマッピングする。 中間埋め込みを高次元空間で追跡すると、(1)中間埋め込みは出力トークンの埋め込みから遠く離れたところから始まり、(2)既に中間層で意味論的に正しい次のトークンを復号できるが、そのバージョンが英語で入力言語よりも高い確率を与える。 これらの結果を「入力空間」と「概念空間」と「出力空間」の3つの相がそれぞれ動作する概念モデルにキャストした。 重要な証拠としては、抽象的な「概念空間」は他の言語よりも英語に近いことが示唆されており、多言語言語モデルが持つバイアスに関して重要な結果をもたらす可能性がある。

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