論文の概要: Understanding the role of FFNs in driving multilingual behaviour in LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.13855v1
• Date: Mon, 22 Apr 2024 03:47:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-23 15:26:21.395821
• Title: Understanding the role of FFNs in driving multilingual behaviour in LLMs
• Title（参考訳）: LLMの多言語行動におけるFFNの役割の解明
• Authors: Sunit Bhattacharya, Ondřej Bojar,
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multilingualism in Large Language Models (LLMs) is an yet under-explored area. In this paper, we conduct an in-depth analysis of the multilingual capabilities of a family of a Large Language Model, examining its architecture, activation patterns, and processing mechanisms across languages. We introduce novel metrics to probe the model's multilingual behaviour at different layers and shed light on the impact of architectural choices on multilingual processing. Our findings reveal different patterns of multilinugal processing in the sublayers of Feed-Forward Networks of the models. Furthermore, we uncover the phenomenon of "over-layerization" in certain model configurations, where increasing layer depth without corresponding adjustments to other parameters may degrade model performance. Through comparisons within and across languages, we demonstrate the interplay between model architecture, layer depth, and multilingual processing capabilities of LLMs trained on multiple languages.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)における多言語主義(multilingualism in Large Language Models)は、まだ未発見の分野である。 本稿では,大規模言語モデルのファミリーの多言語機能の詳細な分析を行い,そのアーキテクチャ,アクティベーションパターン,言語間の処理機構について検討する。 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。 そこで本研究では,フィードフォワードネットワークのサブレイヤにおけるマルチリンガル処理のパターンを明らかにした。 さらに,特定のモデル構成における「過層化」現象を明らかにし,他のパラメータに対する調整を伴わない層深さの増加がモデル性能を低下させる可能性がある。 言語間の比較を通じて、複数の言語で訓練されたLLMのモデルアーキテクチャ、層深度、多言語処理能力の相互作用を実演する。

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