Hyperpolyglot LLMs: Cross-Lingual Interpretability in Token Embeddings

📄 arXiv: 2311.18034v1 📥 PDF

作者: Andrea W Wen-Yi, David Mimno

分类: cs.CL

发布日期: 2023-11-29

期刊: Published in EMNLP 2023

DOI: 10.18653/v1/2023.emnlp-main.71

💡 一句话要点

提出跨语言可解释性以提升多语言大模型的嵌入表示

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多语言模型 跨语言迁移学习 输入嵌入 语义相似性 模型可解释性

📋 核心要点

  1. 现有多语言大模型在表示语言间关系时缺乏可解释性，难以理解其跨语言迁移学习的机制。
  2. 本文通过分析输入嵌入的几何特性，提出了一种新的视角来理解多语言模型的跨语言表示。
  3. 实验结果显示，XLM-RoBERTa在不同书写系统的标记上实现了99.2%的准确率，而mT5的嵌入展示了丰富的跨语言语义相似性。

📝 摘要（中文）

跨语言迁移学习是多语言大语言模型（LLMs）的一项重要特性。然而，LLMs如何表示语言之间的关系仍然是一个未解之谜。本文发现，输入嵌入之间的相似性具有高度可解释性，并且这些嵌入的几何形状在不同模型家族之间存在差异。以XLM-RoBERTa为例，其嵌入能够以99.2%的平均准确率线性分离不同书写系统的标记。而mT5则表现出跨语言语义相似性：任何标记的50个最近邻平均代表7.61种书写系统，且常常是翻译结果。这一发现令人惊讶，因为在预训练目标中并没有明确的平行跨语言训练语料库和翻译激励。我们的研究为以下两个方向的进一步探索打开了大门：1）预训练和模型架构对语言表示的影响；2）嵌入在语言模型中的跨语言表示的应用。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多语言大模型在跨语言迁移学习中缺乏可解释性的问题。现有方法未能充分揭示语言模型如何表示不同语言之间的关系。

核心思路：通过分析输入嵌入的几何特性，本文揭示了不同模型家族在语言表示上的差异，特别是XLM-RoBERTa和mT5的表现。

技术框架：研究首先对多语言模型的输入层进行分析，比较不同模型家族的嵌入几何特性，接着通过实验验证其在语言表示上的有效性。

关键创新：本文的主要创新在于揭示了输入嵌入的可解释性及其在不同模型中的几何差异，尤其是如何通过简单的线性分离实现高准确率。

关键设计：在实验中，采用了标准的嵌入分析方法，设置了不同的参数以评估模型在处理多种书写系统时的表现，特别关注了最近邻的语义相似性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，XLM-RoBERTa在不同书写系统的标记上实现了99.2%的准确率，表明其在语言分离上的强大能力。同时，mT5的嵌入展示了平均7.61种书写系统的语义相似性，且这些相似性常常对应于翻译，显示出其跨语言表示的潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括跨语言信息检索、机器翻译和多语言对话系统等。通过理解和利用跨语言嵌入的特性，可以提升多语言模型在实际应用中的表现，促进不同语言之间的有效沟通与理解。

📄 摘要（原文）

Cross-lingual transfer learning is an important property of multilingual large language models (LLMs). But how do LLMs represent relationships between languages? Every language model has an input layer that maps tokens to vectors. This ubiquitous layer of language models is often overlooked. We find that similarities between these input embeddings are highly interpretable and that the geometry of these embeddings differs between model families. In one case (XLM-RoBERTa), embeddings encode language: tokens in different writing systems can be linearly separated with an average of 99.2% accuracy. Another family (mT5) represents cross-lingual semantic similarity: the 50 nearest neighbors for any token represent an average of 7.61 writing systems, and are frequently translations. This result is surprising given that there is no explicit parallel cross-lingual training corpora and no explicit incentive for translations in pre-training objectives. Our research opens the door for investigations in 1) The effect of pre-training and model architectures on representations of languages and 2) The applications of cross-lingual representations embedded in language models.