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Daily Arxiv

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Steering into New Embedding Spaces: Analyzing Cross-Lingual Alignment Induced by Model Interventions in Multilingual Language Models

Created by
  • Haebom

作者

Anirudh Sundar, Sinead Williamson, Katherine Metcalf, Barry-John Theobald, Skyler Seto, Masha Fedzechkina

概要

この論文は、多言語の大規模言語モデル（MLLM）における言語間表現の並べ替えの重要性を強調し、計算コストの高い微調整の代わりにモデル介入というデータ効率的な代替案を提供します。具体的には、「専門家を見つける」という介入方法を使用して、MLLMの活性化を操作することによって、言語間の表現の整列を改善する効果を分析します。具体的には、特定の言語の操作対象ニューロンを特定し、操作の前後のMLLMの埋め込みスペースを分析して、クロス言語アラインメントが改善されることを示しています。さらに、埋め込みスペースの変化が検索タスクのパフォーマンスを向上させ、クロス言語検索で最大2倍のトップ1精度の向上を達成することを実験的に証明します。

Takeaways、Limitations

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Takeaways：
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モデルを微調整せずにデータ効率的に多言語大規模言語モデルのクロス言語表現の整列を改善する方法を紹介します。
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「専門家の検索」などのモデル介入技術を使用して埋め込みスペースを操作して、クロス言語検索のパフォーマンスを向上させることができます。
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クロス言語検索操作で大幅なパフォーマンス向上（最大2倍のtop-1精度向上）を達成します。
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Limitations：
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提示された方法は特定の介入技術（「専門家を探す」）と検索作業に限定されており、他の作業や介入技術への一般化の可能性に関するさらなる研究が必要です。
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分析対象は特定のMLLMに限定され、他のMLLMモデルの一般化の可能性を検証する必要があります。
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「専門家を探す」手法の選択基準と最適化方法に関する追加の研究が必要です。
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