論文の概要: How does Alignment Enhance LLMs' Multilingual Capabilities? A Language Neurons Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.21505v1
• Date: Tue, 27 May 2025 17:59:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-28 17:05:58.860031
• Title: How does Alignment Enhance LLMs' Multilingual Capabilities? A Language Neurons Perspective
• Title（参考訳）: 言語ニューロンの多言語能力に及ぼすアライメントの影響
• Authors: Shimao Zhang, Zhejian Lai, Xiang Liu, Shuaijie She, Xiao Liu, Yeyun Gong, Shujian Huang, Jiajun Chen,
• Abstract要約: 本稿では,言語ニューロン(言語特異的ニューロンや言語関連ニューロンを含む)と言語非依存ニューロンを検出する,より微細なニューロン識別アルゴリズムを提案する。 異なる種類のニューロンの分布特性に基づいて、多言語推論のためのLCMの内部過程を4つの部分に分割する。 我々は、異なる種類のニューロンに焦点を合わせ、その前後のモデルを体系的に分析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.79894853375478
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multilingual Alignment is an effective and representative paradigm to enhance LLMs' multilingual capabilities, which transfers the capabilities from the high-resource languages to the low-resource languages. Meanwhile, some researches on language-specific neurons reveal that there are language-specific neurons that are selectively activated in LLMs when processing different languages. This provides a new perspective to analyze and understand LLMs' mechanisms more specifically in multilingual scenarios. In this work, we propose a new finer-grained neuron identification algorithm, which detects language neurons~(including language-specific neurons and language-related neurons) and language-agnostic neurons. Furthermore, based on the distributional characteristics of different types of neurons, we divide the LLMs' internal process for multilingual inference into four parts: (1) multilingual understanding, (2) shared semantic space reasoning, (3) multilingual output space transformation, and (4) vocabulary space outputting. Additionally, we systematically analyze the models before and after alignment with a focus on different types of neurons. We also analyze the phenomenon of ''Spontaneous Multilingual Alignment''. Overall, our work conducts a comprehensive investigation based on different types of neurons, providing empirical results and valuable insights for better understanding multilingual alignment and multilingual capabilities of LLMs.
• Abstract（参考訳）: マルチリンガルアライメントは、LLMの多言語機能を強化するための効果的で代表的なパラダイムであり、高リソース言語から低リソース言語へ機能を転送する。 一方、言語特異的ニューロンの研究により、異なる言語を処理する際にLLMで選択的に活性化される言語特異的ニューロンが存在することが明らかになった。 これにより、多言語シナリオにおいて、LLMのメカニズムをより具体的に分析し、理解するための新しい視点が提供される。 本研究では,言語特異的ニューロンと言語関連ニューロンを含む)言語ニューロンと言語非依存ニューロンを検出する,より微細なニューロン識別アルゴリズムを提案する。 さらに、異なる種類のニューロンの分布特性に基づいて、LLMの内部過程を、(1)多言語理解、(2)共有意味空間推論、(3)多言語出力空間変換、(4)語彙空間出力の4つに分割する。 さらに、異なる種類のニューロンに焦点をあてたアライメント前後のモデルを体系的に解析する。 また,「自然多言語アライメント」の現象も分析した。 本研究は,多言語アライメントとLLMの多言語機能をよりよく理解するために,実験的な結果と貴重な洞察を提供する,様々な種類のニューロンに基づく包括的な調査を行っている。

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