How do Large Language Models Handle Multilingualism?

📄 arXiv: 2402.18815v3 📥 PDF

作者: Yiran Zhao, Wenxuan Zhang, Guizhen Chen, Kenji Kawaguchi, Lidong Bing

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-02-29 (更新: 2024-11-10)

💡 一句话要点

提出多语言工作流模型以提升大语言模型的多语言处理能力

🎯 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 自注意力机制 神经元检测 小样本学习 机器翻译 跨语言信息检索

📋 核心要点

  1. 现有的大语言模型在处理多语言输入时存在效率低下和知识融合不足的问题。
  2. 论文提出的MWork模型通过将多语言输入转换为英语进行处理，优化了多语言理解和生成的流程。
  3. 实验结果显示，使用PLND方法验证MWork后，语言特定神经元的微调在小数据集上显著提升了多语言能力。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在多种语言中展现出卓越的能力。本研究探讨了LLMs如何处理多语言问题。我们提出了LLMs的多语言工作流（MWork）假设，认为LLMs在初始阶段将多语言输入转换为英语进行任务解决，在中间层使用英语进行思考，并通过自注意力和前馈结构融合多语言知识，最终生成与查询原语言一致的响应。为验证MWork，我们引入了并行语言特定神经元检测（PLND）方法，识别不同语言输入激活的神经元。实验结果表明，MWork能够在小数据集上微调语言特定神经元，提升特定语言的多语言能力，且对高资源语言和低资源语言的平均提升分别为3.6%和2.3%。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决大型语言模型在多语言处理中的效率和知识融合不足的问题。现有方法在处理多语言输入时，往往无法有效利用不同语言间的知识关系。

核心思路：论文提出的MWork假设认为，LLMs在处理多语言输入时，首先将其转换为英语进行理解和处理，然后在中间层使用英语进行思考，最后生成与原查询语言一致的响应。

技术框架：MWork的整体架构包括三个主要阶段：初始阶段将多语言输入转换为英语，中间层使用自注意力机制和前馈网络融合多语言知识，最终阶段生成与输入语言一致的输出。

关键创新：PLND方法的引入是本研究的主要创新点，它能够在没有标注数据的情况下识别不同语言输入激活的神经元，从而验证MWork的有效性。

关键设计：在实验中，PLND方法通过对不同层次的语言特定神经元进行去激活处理，评估其对模型性能的影响。此外，微调过程中的数据集规模仅为400个文档，显示出该方法在小样本学习中的有效性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，MWork模型在高资源语言上平均提升了3.6%，在低资源语言上平均提升了2.3%。这些结果显示了PLND方法在微调语言特定神经元时的有效性，且仅需400个文档即可实现显著提升。

🎯 应用场景

该研究的成果可广泛应用于多语言自然语言处理任务，如机器翻译、跨语言信息检索和多语言对话系统等。通过提升模型在特定语言上的表现，能够为多语言用户提供更优质的服务，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have demonstrated impressive capabilities across diverse languages. This study explores how LLMs handle multilingualism. Based on observed language ratio shifts among layers and the relationships between network structures and certain capabilities, we hypothesize the LLM's multilingual workflow ($\texttt{MWork}$): LLMs initially understand the query, converting multilingual inputs into English for task-solving. In the intermediate layers, they employ English for thinking and incorporate multilingual knowledge with self-attention and feed-forward structures, respectively. In the final layers, LLMs generate responses aligned with the original language of the query. To verify $\texttt{MWork}$, we introduce Parallel Language-specific Neuron Detection ($\texttt{PLND}$) to identify activated neurons for inputs in different languages without any labeled data. Using $\texttt{PLND}$, we validate $\texttt{MWork}$ through extensive experiments involving the deactivation of language-specific neurons across various layers and structures. Moreover, $\texttt{MWork}$ allows fine-tuning of language-specific neurons with a small dataset, enhancing multilingual abilities in a specific language without compromising others. This approach results in an average improvement of $3.6\%$ for high-resource languages and $2.3\%$ for low-resource languages across all tasks with just $400$ documents.