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。

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