NeuronMoE: Neuron-Guided Mixture-of-Experts for Efficient Multilingual LLM Extension

📄 arXiv: 2603.05046v1 📥 PDF

作者: Rongzhi Li, Hitomi Yanaka

分类: cs.CL

发布日期: 2026-03-05

💡 一句话要点

NeuronMoE：神经元引导的MoE用于高效多语言LLM扩展

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

关键词: 混合专家模型 多语言模型 低资源语言 神经元分析 参数效率

📋 核心要点

  1. 现有MoE方法基于层级相似性分配专家，忽略了神经元级别的细粒度语言专业化。
  2. NeuronMoE通过分析跨语言神经元多样性，指导每层专家分配，实现更高效的参数利用。
  3. 实验表明，NeuronMoE在低资源语言上实现了参数减少，同时保持了性能，揭示了语言知识组织的通用架构原则。

📝 摘要（中文）

将大型语言模型扩展到低资源语言对于全球可访问性至关重要，但为每种语言训练单独的模型成本过高。混合专家（MoE）架构通过添加稀疏的特定于语言的参数来解决这个问题，但确定每层需要多少专家仍然是一个悬而未决的问题。目前的方法基于层级相似性分配专家，但语言处理在单个神经元上表现出细粒度的专业化。我们提出了NeuronMoE，一种分析所有Transformer组件中特定于语言的神经元的方法，以根据经验测量的跨语言神经元多样性来指导每层的专家分配。应用于Llama-3.2-3B的低资源语言（希腊语、土耳其语和匈牙利语），这种方法实现了约40%的平均参数减少，同时匹配了LayerMoE基线的性能。我们发现，低资源语言专家独立地发展了反映高资源语言的神经元专业化模式，这些模式集中在早期和晚期层。这揭示了多语言模型如何组织语言知识的潜在通用架构原则。

🔬 方法详解

问题定义：现有MoE方法在扩展LLM到低资源语言时，专家分配策略不够精细，通常基于层级相似性，忽略了神经元级别的语言特性差异。这导致参数效率低下，模型规模庞大，训练成本高昂。

核心思路：NeuronMoE的核心思路是利用神经元级别的语言特性差异来指导专家分配。通过分析不同语言在各个神经元上的激活模式，识别出特定于语言的神经元，并根据这些神经元的多样性来动态调整每层的专家数量。这样可以更有效地利用参数，减少模型规模，同时保持甚至提升性能。

技术框架：NeuronMoE的技术框架主要包括以下几个阶段：1) 神经元激活分析：对不同语言的数据进行前向传播，记录每个神经元的激活值。2) 语言特定神经元识别：基于激活值，识别出对特定语言具有较高响应的神经元。3) 专家分配策略：根据每层中语言特定神经元的多样性，动态调整该层的专家数量。4) MoE训练：使用调整后的专家配置进行MoE模型的训练。

关键创新：NeuronMoE最重要的技术创新点在于其神经元引导的专家分配策略。与传统的基于层级相似性的方法不同，NeuronMoE能够更精细地捕捉语言之间的差异，并根据这些差异来优化专家分配。这种方法能够更有效地利用参数，减少模型规模，同时保持甚至提升性能。

关键设计：NeuronMoE的关键设计包括：1) 神经元激活度量：采用合适的指标来衡量神经元的激活程度，例如平均激活值、方差等。2) 语言特定神经元识别阈值：设置阈值来判断一个神经元是否为特定于语言的神经元。3) 专家数量分配策略：设计一种策略，根据每层中语言特定神经元的多样性来确定该层的专家数量，例如线性映射、非线性映射等。4) MoE损失函数：使用标准的MoE损失函数，例如路由损失、负载均衡损失等。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

NeuronMoE在Llama-3.2-3B上针对低资源语言（希腊语、土耳其语和匈牙利语）进行了实验，实现了约40%的平均参数减少，同时匹配了LayerMoE基线的性能。实验结果表明，低资源语言专家独立地发展了反映高资源语言的神经元专业化模式，这些模式集中在早期和晚期层。

🎯 应用场景

NeuronMoE可应用于多语言大型语言模型的扩展，尤其是在低资源语言场景下。通过更高效的参数利用，降低模型训练和部署成本，促进全球范围内语言技术的普及。该方法还可用于跨语言迁移学习，提升低资源语言模型的性能，并为多语言模型架构设计提供新的思路。

📄 摘要（原文）

Extending large language models to low-resource languages is essential for global accessibility, but training separate models per language is prohibitively expensive. Mixture-of-Experts (MoE) architectures address this by adding sparse language-specific parameters, but determining how many experts each layer needs remains an open question. Current approaches allocate experts based on layer-level similarity, yet language processing exhibits fine-grained specialization at individual neurons. We propose $\textbf{NeuronMoE}$, a method that analyzes language-specific neurons across all transformer components to guide expert allocation per layer based on empirically measured cross-lingual neuron diversity. Applied to Llama-3.2-3B for low-resource languages (Greek, Turkish, and Hungarian), this approach achieves approximately 40% average parameter reduction while matching the performance of the LayerMoE baseline. We find that low-resource language experts independently develop neuron specialization patterns mirroring the high-resource language, which are concentrated in early and late layers. This reveals potential universal architectural principles in how multilingual models organize linguistic knowledge.