論文の概要: How a Bilingual LM Becomes Bilingual: Tracing Internal Representations with Sparse Autoencoders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.06394v2
• Date: Fri, 10 Oct 2025 16:14:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-14 00:38:45.102374
• Title: How a Bilingual LM Becomes Bilingual: Tracing Internal Representations with Sparse Autoencoders
• Title（参考訳）: バイリンガルLMがバイリンガルになる方法:スパースオートエンコーダを用いた内部表現の追跡
• Authors: Tatsuro Inaba, Go Kamoda, Kentaro Inui, Masaru Isonuma, Yusuke Miyao, Yohei Oseki, Benjamin Heinzerling, Yu Takagi,
• Abstract要約: バイリンガル言語モデルの内部表現を解析するためにスパースオートエンコーダを用いる。 我々の分析では、まず言語モデルを個別に学習し、その後徐々にバイリンガルアライメントを形成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.52390427719507
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study explores how bilingual language models develop complex internal representations. We employ sparse autoencoders to analyze internal representations of bilingual language models with a focus on the effects of training steps, layers, and model sizes. Our analysis shows that language models first learn languages separately, and then gradually form bilingual alignments, particularly in the mid layers. We also found that this bilingual tendency is stronger in larger models. Building on these findings, we demonstrate the critical role of bilingual representations in model performance by employing a novel method that integrates decomposed representations from a fully trained model into a mid-training model. Our results provide insights into how language models acquire bilingual capabilities.
• Abstract（参考訳）: 本研究では、両言語モデルが複雑な内部表現をどのように発達させるかを検討する。 我々はスパースオートエンコーダを用いて、トレーニングステップ、レイヤ、モデルサイズの影響に着目し、バイリンガル言語モデルの内部表現を分析する。 分析の結果,言語モデルはまず言語を別々に学習し,次にバイリンガルアライメント,特に中間層で徐々に形成することがわかった。 また、この二言語傾向はより大きなモデルではより強いことが判明した。 本研究は, モデル性能におけるバイリンガル表現の重要な役割を, 完全に訓練されたモデルから中間学習モデルに分解表現を統合する新しい手法を用いて実証するものである。 この結果は、言語モデルがバイリンガル能力をいかに獲得するかについての洞察を与える。

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