Pruning Multilingual Large Language Models for Multilingual Inference

📄 arXiv: 2409.16911v2 📥 PDF

作者: Hwichan Kim, Jun Suzuki, Tosho Hirasawa, Mamoru Komachi

分类: cs.CL

发布日期: 2024-09-25 (更新: 2024-10-02)

备注: Accepted at EMNLP 2024 Findings

💡 一句话要点

通过剪枝多语言大模型中的关键特征提升非英语语言的零样本推理性能

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

关键词: 多语言大模型 剪枝 零样本学习 语言对齐 非英语语言

📋 核心要点

  1. 多语言大模型在非英语语言上的零样本学习性能仍有提升空间，尤其是在与英语的性能差距方面。
  2. 该论文的核心思想是利用多语言大模型在翻译过程中学习到的语言对齐能力，通过剪枝保留关键特征。
  3. 实验结果表明，该剪枝策略能够有效提升多语言大模型在非英语语言上的零样本学习性能。

📝 摘要（中文）

本文研究如何利用多语言大模型(MLLM)在英语和非英语语言之间的对齐能力，来提升其在非英语语言上的零样本学习性能。与在以英语为主的数据上训练的大模型相比，MLLM在多语言平衡数据上训练，在非英语语言上表现出更好的零样本学习性能。然而，英语和非英语语言之间的性能差距仍然是一个尚未完全解决的挑战。MLLM的一个显著特点是其高质量的翻译能力，表明其已经掌握了语言之间的对齐。本文首先分析了MLLM在执行翻译时的行为，发现存在在翻译过程中起关键作用的大幅度特征。受此启发，我们保留与涉及大幅度特征的操作相关的权重，并剪除其他权重，以迫使MLLM在翻译之外的任务中依赖这些特征。实验结果表明，这种剪枝策略可以提高MLLM在非英语语言上的性能。

🔬 方法详解

问题定义：现有的多语言大模型虽然在非英语语言上具备一定的零样本学习能力，但与英语相比，性能仍然存在显著差距。现有方法未能充分利用多语言大模型在不同语言之间建立的对齐关系，导致非英语语言的性能受限。

核心思路：该论文的核心思路是，多语言大模型在翻译任务中学习到的语言对齐能力蕴含着重要的语言共性知识。通过识别并保留在翻译过程中起关键作用的特征，并剪除其他冗余特征，可以迫使模型更多地利用这些共性知识，从而提升在非英语语言上的零样本学习能力。

技术框架：该方法主要包含两个阶段：1) 分析多语言大模型在翻译任务中的行为，识别出大幅度特征，这些特征被认为是翻译过程中的关键特征。2) 对模型进行剪枝，保留与大幅度特征相关的权重，剪除其他权重，从而强制模型依赖这些关键特征进行推理。

关键创新：该方法最重要的创新点在于，它将多语言大模型在翻译任务中学习到的语言对齐能力作为一种知识先验，并通过剪枝的方式将其融入到模型的推理过程中。与传统的剪枝方法不同，该方法不是简单地移除不重要的权重，而是有选择性地保留与特定任务（翻译）相关的权重，从而更好地利用多语言大模型的特性。

关键设计：论文的关键设计在于如何确定哪些特征是“大幅度特征”，以及如何进行剪枝。具体的技术细节（例如，幅度阈值的设定、剪枝比例等）在论文中可能有所描述，但摘要中未明确提及。推测可能使用了某种基于梯度的重要性评估方法来确定特征的幅度，并根据幅度大小进行剪枝。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过实验证明，提出的剪枝策略能够有效提升多语言大模型在非英语语言上的零样本学习性能。具体的性能提升幅度以及对比的基线模型需要在论文中查找，摘要中未提供详细数据。但总体而言，该研究表明，利用多语言大模型的翻译能力可以有效改善其在非英语语言上的表现。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升多语言大模型在各种非英语自然语言处理任务中的性能，例如文本分类、情感分析、命名实体识别等。通过提高非英语语言的处理能力，可以促进全球范围内的信息交流和知识共享，并为低资源语言提供更好的技术支持。

📄 摘要（原文）

Multilingual large language models (MLLMs), trained on multilingual balanced data, demonstrate better zero-shot learning performance in non-English languages compared to large language models trained on English-dominant data. However, the disparity in performance between English and non-English languages remains a challenge yet to be fully addressed. A distinctive characteristic of MLLMs is their high-quality translation capabilities, indicating an acquired proficiency in aligning between languages. This study explores how to enhance the zero-shot performance of MLLMs in non-English languages by leveraging their alignment capability between English and non-English languages. To achieve this, we first analyze the behavior of MLLMs when performing translation and reveal that there are large magnitude features that play a critical role in the translation process. Inspired by these findings, we retain the weights associated with operations involving the large magnitude features and prune other weights to force MLLMs to rely on these features for tasks beyond translation. We empirically demonstrate that this pruning strategy can enhance the MLLMs' performance in non-English language.