Where does In-context Translation Happen in Large Language Models
作者: Suzanna Sia, David Mueller, Kevin Duh
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2024-03-07
备注: 19 pages. Under Review
💡 一句话要点
提出层级掩蔽实验以识别大语言模型中的翻译任务识别点
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 机器翻译 上下文学习 任务识别 层级掩蔽实验
📋 核心要点
- 现有的大型语言模型在机器翻译任务中表现出色，但对其内部机制和任务执行位置的理解仍然有限。
- 本研究通过层级上下文掩蔽实验，探讨了模型在翻译任务中的任务识别点，从而揭示了模型的内部工作机制。
- 实验结果显示，掩蔽特定层会显著影响翻译性能，并且在第14层实现了任务识别，节省了45%的计算资源。
📝 摘要（中文）
自监督的大型语言模型已展示出通过上下文学习进行机器翻译的能力，但关于模型在提示指令和示例之间执行任务的具体位置仍不清楚。本研究试图表征大型语言模型从上下文学习者转变为翻译模型的区域。通过对多种模型进行层级上下文掩蔽实验，我们发现了一个“任务识别”点，在此点翻译任务被编码到输入表示中，且对上下文的关注不再必要。此外，掩蔽整个层时的低性能与任务识别层之间存在对应关系。利用这一冗余，提示5个示例时可实现45%的计算节省，任务识别在第14层/32层实现。层级微调实验表明，最有效的机器翻译微调层是与任务识别密切相关的层。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决大型语言模型在机器翻译任务中，如何识别任务执行位置的问题。现有方法对模型内部机制的理解不足，导致无法有效利用模型的潜力。
核心思路：通过层级上下文掩蔽实验，识别出模型从上下文学习者转变为翻译模型的关键层，揭示了任务识别的过程及其重要性。
技术框架：整体架构包括对多种大型语言模型（如GPTNeo2.7B、Bloom3B等）进行层级掩蔽实验，分析不同层对翻译性能的影响，最终确定任务识别层。
关键创新：本研究的主要创新在于识别出“任务识别”点，表明在特定层次上模型能够独立执行翻译任务，减少对上下文的依赖，这一发现与现有方法的理解有本质区别。
关键设计：实验中采用了层级掩蔽策略，具体设置包括对不同层的掩蔽及其对翻译性能的影响评估，最终确定了第14层为任务识别层，并实现了计算节省。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，通过掩蔽特定层，模型的翻译性能显著下降，尤其是在掩蔽任务识别层时，性能降低最为明显。利用这一发现，提示5个示例时可实现45%的计算节省，展示了模型在翻译任务中的高效性和潜力。
🎯 应用场景
该研究的发现为大型语言模型在机器翻译领域的应用提供了新的视角，能够帮助研究人员更好地理解模型的内部机制，从而优化模型的设计和使用。此外，识别任务识别层的能力也可能在其他自然语言处理任务中发挥重要作用，推动相关技术的发展。
📄 摘要（原文）
Self-supervised large language models have demonstrated the ability to perform Machine Translation (MT) via in-context learning, but little is known about where the model performs the task with respect to prompt instructions and demonstration examples. In this work, we attempt to characterize the region where large language models transition from in-context learners to translation models. Through a series of layer-wise context-masking experiments on \textsc{GPTNeo2.7B}, \textsc{Bloom3B}, \textsc{Llama7b} and \textsc{Llama7b-chat}, we demonstrate evidence of a "task recognition" point where the translation task is encoded into the input representations and attention to context is no longer necessary. We further observe correspondence between the low performance when masking out entire layers, and the task recognition layers. Taking advantage of this redundancy results in 45\% computational savings when prompting with 5 examples, and task recognition achieved at layer 14 / 32. Our layer-wise fine-tuning experiments indicate that the most effective layers for MT fine-tuning are the layers critical to task recognition.