Language-Specific Neurons: The Key to Multilingual Capabilities in Large Language Models

📄 arXiv: 2402.16438v2 📥 PDF

作者: Tianyi Tang, Wenyang Luo, Haoyang Huang, Dongdong Zhang, Xiaolei Wang, Xin Zhao, Furu Wei, Ji-Rong Wen

分类: cs.CL

发布日期: 2024-02-26 (更新: 2024-06-06)

备注: Accepted by ACL 2024

💡 一句话要点

提出语言激活概率熵方法以识别多语言模型中的语言特定神经元

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

关键词: 大型语言模型 多语言处理 神经元识别 语言激活概率熵 Transformer架构

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在多语言处理能力上表现优异，但其内部机制尚不明确，缺乏有效的解释方法。
  2. 本文提出了一种新方法——语言激活概率熵（LAPE），用于识别和分析LLMs中的语言特定神经元。
  3. 实验结果表明，LLMs在特定语言处理上的能力主要依赖于少量神经元，并且可以通过激活或去激活这些神经元来控制输出语言。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在未经过专门多语言平行语料库预训练的情况下，展现出显著的多语言能力。然而，解释LLMs处理多语言文本的机制仍然是一个挑战。本文深入探讨了LLMs中Transformer架构的组成，提出了一种新颖的检测方法——语言激活概率熵（LAPE），用于识别LLMs中的语言特定神经元。通过LAPE，我们在多个代表性LLMs（如LLaMA-2、BLOOM和Mistral）上进行了全面实验，发现LLMs在处理特定语言时的能力主要依赖于少量神经元，主要位于模型的顶部和底部层。此外，我们展示了通过选择性激活或去激活语言特定神经元来“引导”LLMs输出语言的可行性。这项研究为理解和探索LLMs的多语言能力提供了重要证据。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在多语言文本处理中的机制不明问题。现有方法无法有效识别和解释模型内部的语言特定神经元，导致对多语言能力的理解不足。

核心思路：论文提出的语言激活概率熵（LAPE）方法，通过量化神经元对特定语言的激活概率，识别出语言特定的神经元，从而揭示LLMs的多语言处理机制。

技术框架：研究首先构建了基于LAPE的检测框架，随后在多个大型语言模型（如LLaMA-2、BLOOM和Mistral）上进行实验，分析不同层次神经元的语言特性。

关键创新：LAPE方法是本文的核心创新点，它通过熵值计算提供了一种新的视角来识别语言特定神经元，与传统方法相比，能够更准确地揭示模型的多语言能力。

关键设计：在实验中，设置了不同的激活阈值和熵计算方式，以确保LAPE的有效性。同时，选择了多种代表性LLMs进行对比实验，验证了方法的普适性和有效性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，LLMs在处理特定语言时，只有少量神经元参与，主要集中在模型的顶部和底部层。通过LAPE方法，研究者能够有效地引导模型输出特定语言，验证了该方法的有效性和实用性，为多语言处理提供了新的思路。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用场景包括多语言翻译、跨语言信息检索和多语言对话系统等领域。通过识别和控制语言特定神经元，研究者可以更好地优化LLMs在多语言环境中的表现，提升用户体验和系统效率。未来，这一方法可能推动多语言AI系统的进一步发展与应用。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) demonstrate remarkable multilingual capabilities without being pre-trained on specially curated multilingual parallel corpora. It remains a challenging problem to explain the underlying mechanisms by which LLMs process multilingual texts. In this paper, we delve into the composition of Transformer architectures in LLMs to pinpoint language-specific regions. Specially, we propose a novel detection method, language activation probability entropy (LAPE), to identify language-specific neurons within LLMs. Based on LAPE, we conduct comprehensive experiments on several representative LLMs, such as LLaMA-2, BLOOM, and Mistral. Our findings indicate that LLMs' proficiency in processing a particular language is predominantly due to a small subset of neurons, primarily situated in the models' top and bottom layers. Furthermore, we showcase the feasibility to "steer" the output language of LLMs by selectively activating or deactivating language-specific neurons. Our research provides important evidence to the understanding and exploration of the multilingual capabilities of LLMs.