論文の概要: How Do Multilingual Language Models Remember Facts?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.14387v2
• Date: Sat, 15 Feb 2025 18:22:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:05:18.694999
• Title: How Do Multilingual Language Models Remember Facts?
• Title（参考訳）: マルチ言語モデルはどのようにしてファクトを思い出すか?
• Authors: Constanza Fierro, Negar Foroutan, Desmond Elliott, Anders Søgaard,
• Abstract要約: これまでに同定された英語のリコール機構が多言語文脈に適用可能であることを示す。 我々は、リコール中の言語の役割をローカライズし、エンリッチメントが言語に依存しないことを発見した。 デコーダのみのLLMでは、FVは2つの異なる段階でこれらの2つの情報を構成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.13632788453612
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) store and retrieve vast amounts of factual knowledge acquired during pre-training. Prior research has localized and identified mechanisms behind knowledge recall; however, it has only focused on English monolingual models. The question of how these mechanisms generalize to non-English languages and multilingual LLMs remains unexplored. In this paper, we address this gap by conducting a comprehensive analysis of three multilingual LLMs. First, we show that previously identified recall mechanisms in English largely apply to multilingual contexts, with nuances based on language and architecture. Next, through patching intermediate representations, we localize the role of language during recall, finding that subject enrichment is language-independent, while object extraction is language-dependent. Additionally, we discover that the last token representation acts as a Function Vector (FV), encoding both the language of the query and the content to be extracted from the subject. Furthermore, in decoder-only LLMs, FVs compose these two pieces of information in two separate stages. These insights reveal unique mechanisms in multilingual LLMs for recalling information, highlighting the need for new methodologies--such as knowledge evaluation, fact editing, and knowledge acquisition--that are specifically tailored for multilingual LLMs.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、事前訓練中に取得した膨大な事実知識を格納し、取得する。 これまでの研究では、知識リコールの背後にあるメカニズムをローカライズし、特定してきたが、英語の単言語モデルにのみ焦点が当てられている。 これらのメカニズムが英語以外の言語や多言語 LLM にどのように一般化されるのかという問題は未解明のままである。 本稿では,3つの多言語LLMの包括的解析を行うことにより,このギャップに対処する。 まず,従来同定されていたリコール機構が,言語とアーキテクチャに基づくニュアンスを持つ多言語文脈に適用可能であることを示す。 次に、中間表現にパッチを当てることで、リコール中の言語の役割をローカライズし、被写体豊かさは言語に依存しないが、オブジェクト抽出は言語に依存していることを示す。 さらに、最後のトークン表現が関数ベクトル(FV)として機能し、クエリの言語と被写体から抽出されるコンテンツの両方を符号化する。 さらに、デコーダのみのLLMでは、FVは2つの別々の段階でこれらの2つの情報を構成する。 これらの知見は,多言語LLMに特化された知識評価,事実編集,知識獲得など,新たな方法論の必要性を浮き彫りにした,多言語LLMの独特なメカニズムを明らかにする。

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