Revealing the Parallel Multilingual Learning within Large Language Models
作者: Yongyu Mu, Peinan Feng, Zhiquan Cao, Yuzhang Wu, Bei Li, Chenglong Wang, Tong Xiao, Kai Song, Tongran Liu, Chunliang Zhang, Jingbo Zhu
分类: cs.CL
发布日期: 2024-03-14 (更新: 2025-06-03)
备注: Accepted to EMNLP 2024
💡 一句话要点
提出多语言并行输入以提升大语言模型的理解能力
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多语言学习 上下文学习 大语言模型 神经元激活 突触修剪 机器翻译 跨语言理解
📋 核心要点
- 现有的多语言学习方法在理解能力上存在局限，难以充分利用不同语言之间的知识。
- 论文提出通过多语言并行输入（PiM）来增强大语言模型的上下文学习能力，利用多种语言的翻译提升理解效果。
- 实验结果表明，增加语言数量能够显著提升模型性能，且即使使用表现不佳的翻译也能带来积极效果。
📝 摘要（中文）
本研究揭示了多语言大语言模型（LLMs）的一种上下文学习（ICL）能力：通过将输入翻译为多种语言，我们为LLMs提供了多语言并行输入（PiM），显著增强了它们的理解能力。为验证这一能力，我们设计了涵盖8个典型数据集、7种语言和8个最先进的多语言LLMs的大规模实验。实验结果显示，(1) 增加语言数量有助于PiM超越传统ICL；(2) 即使结合表现不佳的翻译也能有所帮助。此外，通过检查LLMs中激活的神经元，我们发现了一个反直觉但有趣的现象：与单语输入相比，PiM实际上抑制了神经元的激活，并在增加语言数量时促进了更精确的神经元激活。这一现象与神经科学中突触修剪的见解相一致。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决多语言大语言模型在理解能力上的不足，现有方法未能充分利用多语言之间的知识互补。
核心思路：通过将输入翻译为多种语言，形成多语言并行输入（PiM），以增强模型的上下文学习能力，提升其对输入的理解。
技术框架：整体架构包括输入翻译模块、并行输入处理模块和模型输出模块。输入翻译模块负责将原始输入翻译为多种语言，随后将这些翻译作为并行输入送入大语言模型进行处理。
关键创新：最重要的技术创新在于提出了多语言并行输入（PiM）这一概念，研究表明其在激活神经元方面的表现与传统单语输入截然不同，能够抑制不必要的神经元激活。
关键设计：在实验中，使用了8个典型数据集和8个最先进的多语言LLMs，设置了不同的语言组合和翻译质量，以评估PiM的效果。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，多语言并行输入（PiM）在多个数据集上显著提升了模型的理解能力，尤其是在增加语言数量时，模型性能超过传统的单语输入方法，表现出更高的准确率和更好的泛化能力。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括多语言翻译、跨语言信息检索和多语言对话系统等。通过提升大语言模型的理解能力，能够在实际应用中更好地处理多语言环境下的任务，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
In this study, we reveal an in-context learning (ICL) capability of multilingual large language models (LLMs): by translating the input to several languages, we provide Parallel Input in Multiple Languages (PiM) to LLMs, which significantly enhances their comprehension abilities. To test this capability, we design extensive experiments encompassing 8 typical datasets, 7 languages and 8 state-of-the-art multilingual LLMs. Experimental results show that (1) incorporating more languages help PiM surpass the conventional ICL further; (2) even combining with the translations that are inferior to baseline performance can also help. Moreover, by examining the activated neurons in LLMs, we discover a counterintuitive but interesting phenomenon. Contrary to the common thought that PiM would activate more neurons than monolingual input to leverage knowledge learned from diverse languages, PiM actually inhibits neurons and promotes more precise neuron activation especially when more languages are added. This phenomenon aligns with the neuroscience insight about synaptic pruning, which removes less used neural connections, strengthens remainders, and then enhances brain intelligence.