論文の概要: Converging to a Lingua Franca: Evolution of Linguistic Regions and Semantics Alignment in Multilingual Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.11718v1
• Date: Tue, 15 Oct 2024 15:49:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-16 14:02:33.831074
• Title: Converging to a Lingua Franca: Evolution of Linguistic Regions and Semantics Alignment in Multilingual Large Language Models
• Title（参考訳）: リングア・フランカへの収束:多言語大言語モデルにおける言語領域の進化と意味論的アライメント
• Authors: Hongchuan Zeng, Senyu Han, Lu Chen, Kai Yu,
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.423589362950812
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) have demonstrated remarkable performance, particularly in multilingual contexts. While recent studies suggest that LLMs can transfer skills learned in one language to others, the internal mechanisms behind this ability remain unclear. We observed that the neuron activation patterns of LLMs exhibit similarities when processing the same language, revealing the existence and location of key linguistic regions. Additionally, we found that neuron activation patterns are similar when processing sentences with the same semantic meaning in different languages. This indicates that LLMs map semantically identical inputs from different languages into a "Lingua Franca", a common semantic latent space that allows for consistent processing across languages. This semantic alignment becomes more pronounced with training and increased model size, resulting in a more language-agnostic activation pattern. Moreover, we found that key linguistic neurons are concentrated in the first and last layers of LLMs, becoming denser in the first layers as training progresses. Experiments on BLOOM and LLaMA2 support these findings, highlighting the structural evolution of multilingual LLMs during training and scaling up. This paper provides insights into the internal workings of LLMs, offering a foundation for future improvements in their cross-lingual capabilities.
• Abstract（参考訳）: 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。 最近の研究は、LLMがある言語で学んだスキルを他の言語に転送できることを示唆しているが、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。 我々は,LLMのニューロン活性化パターンが同一言語処理における類似性を示し,重要な言語領域の存在と位置を明らかにした。 さらに、異なる言語で同じ意味を持つ文を処理する際に、ニューロンの活性化パターンが類似していることが判明した。 このことは、LLMが異なる言語からのセマンティックに同一の入力を"Lingua Franca"にマッピングしていることを示している。 このセマンティックアライメントは、トレーニングとモデルサイズの増加によってより顕著になり、言語に依存しないアクティベーションパターンが生まれる。 さらに,LLMの第1層と第2層に重要な言語ニューロンが集中しており,訓練が進むにつれて第1層ではより密度が増すことがわかった。 BLOOMとLLaMA2の実験はこれらの知見を支持し、トレーニングおよびスケールアップ中の多言語LLMの構造的進化を強調している。 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。

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