論文の概要: Improving Multilingual Language Models by Aligning Representations through Steering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.12584v2
• Date: Tue, 26 Aug 2025 02:13:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-27 15:23:52.333198
• Title: Improving Multilingual Language Models by Aligning Representations through Steering
• Title（参考訳）: ステアリングによる表現のアライメントによる多言語言語モデルの改善
• Authors: Omar Mahmoud, Buddhika Laknath Semage, Thommen George Karimpanal, Santu Rana,
• Abstract要約: 本稿では,Large Language Models (LLM) が非英語トークンをどのように表現するかを検討する。 表現ステアリングを用いた軽量な介入手法を提案し、学習ベクトルを1つのモデル層における残差ストリームに追加し、多言語性能を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.159957091670883
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper investigates how Large Language Models (LLMs) represent non-English tokens - a question that remains underexplored despite recent progress. We propose a lightweight intervention method using representation steering, where a learned vector is added to the residual stream at a single model layer to enhance multilingual performance. Through extensive experiments across seven competitive baselines -including prompt optimization, supervised fine-tuning (SFT), in-context learning, cross-lingual transfer, and translation-based methods-we show that our approach consistently outperforms most alternatives. In particular, it achieves performance on par with production-grade translation systems while requiring far fewer resources. We further explore the complementarity between our method and SFT, demonstrating that steering offers a direct, efficient way to realign internal representations. These findings underscore the potential of activation-level interventions as a powerful tool for improving the multilingual capabilities of LLMs.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Large Language Models (LLM) が非英語トークンをどのように表現しているかを考察する。 表現ステアリングを用いた軽量な介入手法を提案し、学習ベクトルを1つのモデル層における残差ストリームに追加し、多言語性能を向上させる。 迅速な最適化,教師付き微調整(SFT),コンテキスト内学習,言語間移動,翻訳に基づく手法など,競争力のある7つのベースラインにまたがる広範な実験を通じて,我々のアプローチがほとんどの選択肢を一貫して上回ることを示す。 特に、プロダクショングレードの翻訳システムと同等のパフォーマンスを達成し、リソースをはるかに少なくする。 さらに、本手法とSFTの相補性について検討し、ステアリングが内部表現を具現化するための直接的かつ効率的な方法であることを示す。 これらの知見は, LLMの多言語機能向上のための強力なツールとして, アクティベーションレベルの介入の可能性を明らかにするものである。

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