Strengthening Target-Language Features: SAE-Based Steering for Multilingual Inference

📄 arXiv: 2608.04904v1 📥 PDF

作者: Hongsheng Wang, Phlipp Koehn

分类: cs.CL

发布日期: 2026-08-05

💡 一句话要点

提出基于稀疏自编码器的多语言推理引导方法

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

关键词: 多语言推理 稀疏自编码器 特征增强 模型适应 语言模型

📋 核心要点

  1. 现有的多语言适应方法通常需要大量的训练数据和参数更新，导致效率低下。
  2. 本文提出了一种基于稀疏自编码器的推理时引导方法，旨在识别和增强目标语言特征。
  3. 实验结果显示，该方法在多个基准任务上显著提高了模型的准确性，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

多语言大型语言模型在不同语言间表现差异显著，而现有的适应方法通常需要参数更新和大量的多语言训练数据。本文提出了一种推理时的多语言引导方法，利用预训练的稀疏自编码器识别并增强目标语言相关特征。通过比较多语言平行句子的稀疏自编码器激活，选择与每个目标语言相关的小量特征。这些特征被解码为引导信号，并在不进行额外训练的情况下注入到模型的隐藏状态中。实验结果表明，Gemma-3-12B-it模型在XCOPA、XNLI和MGSM任务上分别提高了10.9、5.3和1.9个百分点的准确率。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多语言大型语言模型在不同语言间性能差异的问题。现有方法往往依赖于大量的训练数据和复杂的参数更新，导致适应性差和效率低下。

核心思路：提出了一种推理时的多语言引导方法，利用预训练的稀疏自编码器（SAE）来识别与目标语言相关的特征，并在推理过程中增强这些特征，而无需进行额外的训练。

技术框架：该方法的整体架构包括三个主要模块：首先，使用SAE对多语言平行句子进行特征提取；其次，比较不同语言的SAE激活，选择与目标语言相关的特征；最后，将这些特征解码为引导信号并注入到模型的隐藏状态中。

关键创新：最重要的创新在于引入了稀疏自编码器作为特征识别工具，并在推理阶段进行特征增强，这与传统的需要训练的适应方法形成了鲜明对比。

关键设计：在技术细节上，选择了特定层的激活作为目标语言特征，并设计了相应的解码机制以生成引导信号，确保在不增加训练负担的情况下有效提升模型性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，使用Gemma-3-12B-it模型，该方法在XCOPA任务上提高了10.9个百分点，在XNLI任务上提高了5.3个百分点，在MGSM任务上提高了1.9个百分点，显示出显著的性能提升。

🎯 应用场景

该研究具有广泛的应用潜力，尤其在多语言翻译、跨语言信息检索和多语言对话系统等领域。通过提高模型在特定语言上的表现，可以更好地满足用户的多样化需求，提升用户体验。未来，该方法还可能推动更多低资源语言的研究与应用。

📄 摘要（原文）

Multilingual large language models exhibit substantial performance differences across languages, while existing adaptation methods often require parameter updates and considerable multilingual training data. We propose an inference-time multilingual steering method that uses pretrained sparse autoencoders to identify and strengthen target-language-related features. Using multilingual parallel sentences, we compare SAE activations across languages and select a small number of layer-specific features associated with each target language. These features are decoded into steering signals and injected into the model's hidden states without additional training. Experiments with Gemma-3-12B-it show average accuracy improvements of 10.9 percentage points on XCOPA, 5.3 points on XNLI, and 1.9 points on MGSM.