論文の概要: Sharing Matters: Analysing Neurons Across Languages and Tasks in LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.09265v2
• Date: Thu, 10 Oct 2024 14:17:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-11 14:28:43.284667
• Title: Sharing Matters: Analysing Neurons Across Languages and Tasks in LLMs
• Title（参考訳）: 共有事項:LLMにおける言語と課題におけるニューロンの分析
• Authors: Weixuan Wang, Barry Haddow, Minghao Wu, Wei Peng, Alexandra Birch,
• Abstract要約: 我々は,タスクや言語間でニューロンの活性化がどのように共有されるかを調べることで,研究ギャップを埋めることを目指している。 我々は、異なる言語にまたがる特定の入力に対する応答に基づいて、ニューロンを4つの異なるカテゴリに分類する。 分析の結果, (i) ニューロン共有のパターンはタスクや例の特徴に大きく影響され, (ii) ニューロン共有は言語類似性に完全には対応しない, (iii) 共有ニューロンは応答の生成において重要な役割を担っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.3132264719438
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) have revolutionized the field of natural language processing (NLP), and recent studies have aimed to understand their underlying mechanisms. However, most of this research is conducted within a monolingual setting, primarily focusing on English. Few studies attempt to explore the internal workings of LLMs in multilingual settings. In this study, we aim to fill the research gap by examining how neuron activation is shared across tasks and languages. We classify neurons into four distinct categories based on their responses to a specific input across different languages:all-shared, partial-shared, specific, and non-activated. This categorization is combined with a study of neuron attribution, i.e. the importance of a neuron w.r.t an output. Our analysis reveals the following insights: (i) the patterns of neuron sharing are significantly affected by the characteristics of tasks and examples; (ii) neuron sharing does not fully correspond with language similarity; (iii) shared neurons play a vital role in generating responses, especially those shared across all languages. These findings shed light on the internal workings of multilingual LLMs and pave the way to the future research. We will release the code to foster research in this area.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理(NLP)の分野に革命をもたらし、最近の研究は、その基盤となるメカニズムを理解することを目的としている。 しかし、この研究の大部分は単言語で行われ、主に英語に焦点を当てている。 LLMの内部動作を多言語で調べようとする研究はほとんどない。 本研究では,タスクや言語間でニューロンの活性化がどのように共有されるかを調べることで,研究ギャップを埋めることを目的とする。 我々は、ニューロンを異なる言語にまたがる特定の入力に対する応答に基づいて4つの異なるカテゴリに分類する:全共有、部分共有、特異的、非活性化。 この分類は、ニューロンの属性の研究、すなわち、出力であるニューロン w.r.t の重要性と組み合わせられる。 私たちの分析では、以下の知見が示されています。 (i)ニューロン共有のパターンは,課題や例の特徴に大きく影響される。 (ii)ニューロンの共有は言語的類似性に完全には対応しない。 三) 共有ニューロンは、特に全ての言語で共有される応答の生成において重要な役割を担っている。 これらの発見は、多言語LLMの内部動作に光を当て、将来の研究への道を開いた。 私たちはこの分野の研究を促進するためにコードを公開します。

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