論文の概要: Unraveling Babel: Exploring Multilingual Activation Patterns of LLMs and Their Applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.16367v2
- Date: Mon, 17 Jun 2024 17:57:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-20 04:05:40.160298
- Title: Unraveling Babel: Exploring Multilingual Activation Patterns of LLMs and Their Applications
- Title（参考訳）: Unraveling Babel: LLMの多言語活性化パターンの探索とその応用
- Authors: Weize Liu, Yinlong Xu, Hongxia Xu, Jintai Chen, Xuming Hu, Jian Wu,
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、NLPの分野で大きなブレークスルーを達成したが、異なる言語を処理する際の内部活動の理解はいまだに欠如している。
我々は,高密度LLMを微細なMoEアーキテクチャに変換する手法を設計し,その上で,専門家のアクティベーション周波数の熱マップを用いて多言語アクティベーションパターンを視覚的に研究した。
本研究は, LLM内の多言語処理機構を明らかにし, これらの知見を利用して, モデルプルーニングなどのアプリケーションに新たな視点を提供するものである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.18102112644796
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recently, large language models (LLMs) have achieved tremendous breakthroughs in the field of NLP, but still lack understanding of their internal activities when processing different languages. We designed a method to convert dense LLMs into fine-grained MoE architectures, and then visually studied the multilingual activation patterns of LLMs through expert activation frequency heatmaps. Through comprehensive experiments on different model families, different model sizes, and different variants, we analyzed the distribution of high-frequency activated experts, multilingual shared experts, whether the activation patterns of different languages are related to language families, and the impact of instruction tuning on activation patterns. We further explored leveraging the discovered differences in expert activation frequencies to guide unstructured pruning in two different ways. Experimental results demonstrated that our method significantly outperformed random expert pruning and even exceeded the performance of the original unpruned models in some languages. Additionally, we found that configuring different pruning rates for different layers based on activation level differences could achieve better results. Our findings reveal the multilingual processing mechanisms within LLMs and utilize these insights to offer new perspectives for applications such as model pruning.
- Abstract（参考訳）: 近年,大規模言語モデル (LLM) はNLPの分野で大きなブレークスルーを遂げている。
我々は,高密度LLMを微細なMoEアーキテクチャに変換する手法を設計し,その上で,専門家のアクティベーション周波数の熱マップを用いて多言語アクティベーションパターンを視覚的に研究した。
異なるモデルファミリ,異なるモデルサイズ,異なる変種に関する総合的な実験を通じて,高周波アクティベーションの専門家の分布,多言語共有専門家の分布,異なる言語のアクティベーションパターンが言語ファミリと関連しているかどうか,およびアクティベーションパターンに及ぼす指導チューニングの影響を解析した。
さらに、専門家のアクティベーション周波数の差分を利用して、非構造化プルーニングを2つの異なる方法で導く方法について検討した。
実験結果から,提案手法はランダム・エキスパート・プルーニングを著しく上回り,一部の言語での未実行モデルの性能よりも優れていた。
さらに、アクティベーションレベルの違いに基づいて異なるレイヤに対して異なるプルーニング率を設定することで、より良い結果が得られることがわかった。
本研究は, LLM内の多言語処理機構を明らかにし, これらの知見を利用して, モデルプルーニングなどのアプリケーションに新たな視点を提供するものである。
関連論文リスト
- RA-BLIP: Multimodal Adaptive Retrieval-Augmented Bootstrapping Language-Image Pre-training [55.54020926284334]
近年,MLLM (Multimodal Large Language Models) が注目されている。
検索拡張技術はLLMとMLLMの両方に有効なプラグインであることが証明されている。
本研究では,MLLMの新しい検索支援フレームワークであるRA-BLIP(Retrieval-Augmented Bootstrapping Language-Image Pre-training)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-18T03:45:19Z) - Converging to a Lingua Franca: Evolution of Linguistic Regions and Semantics Alignment in Multilingual Large Language Models [11.423589362950812]
大規模言語モデル(LLM)は、特に多言語文脈において顕著な性能を示した。
近年の研究では、LLMは、ある言語で学んだスキルを他の言語に伝達することができることが示唆されているが、この能力の背後にある内部メカニズムはいまだ不明である。
本稿では,LLMの内部動作に関する知見を提供し,言語間能力の向上のための基盤を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-15T15:49:15Z) - Understanding and Mitigating Language Confusion in LLMs [76.96033035093204]
我々は,既存の英語および多言語プロンプトを用いた15の型的多様言語の評価を行った。
Llama Instruct と Mistral のモデルでは,言語的混乱の度合いが高いことがわかった。
言語混乱は,数発のプロンプト,多言語SFT,選好調整によって部分的に緩和できることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-28T17:03:51Z) - Getting More from Less: Large Language Models are Good Spontaneous Multilingual Learners [67.85635044939836]
大きな言語モデル(LLM)は印象的な言語機能を示している。
本研究では,LLMの自然多言語アライメント改善について検討する。
質問翻訳データ(すなわち注釈付き回答なし)に基づいて学習したLLMは、英語と幅広い言語との整合を促進できることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-22T16:46:19Z) - Understanding the role of FFNs in driving multilingual behaviour in LLMs [0.0]
本稿では,大規模言語モデル群における多言語機能の詳細な分析を行う。
異なるレイヤにおけるモデルの多言語的振る舞いを探索する新しいメトリクスを導入し、多言語処理におけるアーキテクチャ選択の影響について光を当てる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-22T03:47:00Z) - Characterizing Truthfulness in Large Language Model Generations with
Local Intrinsic Dimension [63.330262740414646]
大規模言語モデル(LLM)から生成されたテキストの真偽を特徴付ける方法と予測法について検討する。
モデルアクティベーションの局所固有次元 (LID) を用いて, 内部アクティベーションを調査し, LLMの真偽を定量化する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-28T04:56:21Z) - Language-Specific Neurons: The Key to Multilingual Capabilities in Large Language Models [117.20416338476856]
大規模言語モデル(LLM)は、特別にキュレートされた多言語並列コーパスで事前訓練されることなく、顕著な多言語機能を示す。
LLM内の言語特異的ニューロンを識別するための新しい検出手法である言語アクティベーション確率エントロピー(LAPE)を提案する。
以上の結果から,LLMが特定の言語を処理できる能力は,神経細胞のサブセットが少なすぎるためであることが示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-26T09:36:05Z) - Okapi: Instruction-tuned Large Language Models in Multiple Languages
with Reinforcement Learning from Human Feedback [61.83548032416181]
複数の言語を対象としたRLHFに基づく命令調整型LLMシステムであるOkapiを提案する。
オカピは26の多言語言語でインストラクションと応答ランクデータを導入し、将来の多言語LLM研究の促進と開発に役立てている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-29T18:01:46Z) - Don't Trust ChatGPT when Your Question is not in English: A Study of
Multilingual Abilities and Types of LLMs [16.770697902481107]
大規模言語モデル(LLM)は、例外的な自然言語理解能力を示している。
本論文では,多言語環境下でのLLMの性能格差を体系的に評価する方法を提案する。
その結果,GPTは多言語設定において高い翻訳的振る舞いを示すことがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-24T02:05:03Z) - Multilingual Large Language Models Are Not (Yet) Code-Switchers [41.47534626749588]
大規模言語モデル(LLM)は、最近、幅広いタスクにおいて優れた機能を示している。
発話の中で言語を交互に行う習慣は、いまだにほとんど受け継がれていない。
LLMの現在の「多言語主義」は、本質的にはコードスイッチングテキストの習熟度を示唆していない、と我々は主張する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-23T16:50:48Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。