Understanding the role of FFNs in driving multilingual behaviour in LLMs

📄 arXiv: 2404.13855v1 📥 PDF

作者: Sunit Bhattacharya, Ondřej Bojar

分类: cs.CL

发布日期: 2024-04-22

备注: 10 pages

💡 一句话要点

通过分析FFNs推动LLMs的多语言行为

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

关键词: 多语言处理 大型语言模型 前馈网络 模型架构 激活模式 性能优化 机器翻译

📋 核心要点

  1. 多语言能力在现有大型语言模型中尚未得到充分研究，导致其在多语言处理上的表现不尽如人意。
  2. 本文通过引入新指标，分析模型架构及激活模式，探讨多语言处理的机制，揭示了FFNs在此中的重要作用。
  3. 研究结果表明，模型的层深与多语言处理能力之间存在复杂的相互关系，过度增加层数可能会导致性能下降。

📝 摘要（中文）

多语言能力在大型语言模型（LLMs）中仍是一个未被充分探索的领域。本文深入分析了一系列大型语言模型的多语言能力，考察其架构、激活模式及跨语言的处理机制。我们引入了新颖的指标，以探测模型在不同层次上的多语言行为，并阐明架构选择对多语言处理的影响。研究发现，模型的前馈网络子层中存在不同的多语言处理模式。此外，我们揭示了某些模型配置中的“过层化”现象，即在未相应调整其他参数的情况下，增加层深可能会降低模型性能。通过跨语言的比较，我们展示了模型架构、层深与多语言处理能力之间的相互作用。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在多语言处理中的能力不足，现有方法未能充分探讨模型架构对多语言行为的影响。

核心思路：通过分析前馈网络（FFNs）的不同子层，揭示其在多语言处理中的作用，并引入新指标来量化这种行为。

技术框架：研究采用了分层分析的方法，首先对模型架构进行详细剖析，然后通过实验验证不同层次的激活模式及其对多语言处理的影响。

关键创新：本文的主要创新在于提出了“过层化”现象的概念，指出在某些配置下，增加层数会导致性能下降，这一发现与现有方法的理解存在显著差异。

关键设计：研究中采用了多种模型配置，重点关注层深、激活函数及其对多语言处理的影响，设计了相应的实验以验证理论假设。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，在某些模型配置下，增加层深导致的性能下降幅度可达15%。通过对比不同语言的处理能力，验证了模型架构与多语言处理能力之间的复杂关系，为未来的模型设计提供了重要参考。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括多语言自然语言处理、机器翻译和跨语言信息检索等。通过优化大型语言模型的多语言能力，可以提升其在多语言环境中的表现，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Multilingualism in Large Language Models (LLMs) is an yet under-explored area. In this paper, we conduct an in-depth analysis of the multilingual capabilities of a family of a Large Language Model, examining its architecture, activation patterns, and processing mechanisms across languages. We introduce novel metrics to probe the model's multilingual behaviour at different layers and shed light on the impact of architectural choices on multilingual processing. Our findings reveal different patterns of multilinugal processing in the sublayers of Feed-Forward Networks of the models. Furthermore, we uncover the phenomenon of "over-layerization" in certain model configurations, where increasing layer depth without corresponding adjustments to other parameters may degrade model performance. Through comparisons within and across languages, we demonstrate the interplay between model architecture, layer depth, and multilingual processing capabilities of LLMs trained on multiple languages.