Separating Tongue from Thought: Activation Patching Reveals Language-Agnostic Concept Representations in Transformers
作者: Clément Dumas, Chris Wendler, Veniamin Veselovsky, Giovanni Monea, Robert West
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2024-11-13 (更新: 2025-06-25)
备注: 20 pages, 14 figures, previous version published under the title "How Do Llamas Process Multilingual Text? A Latent Exploration through Activation Patching" at the ICML 2024 mechanistic interpretability workshop at https://openreview.net/forum?id=0ku2hIm4BS
💡 一句话要点
激活修补揭示Transformer中语言无关的概念表征
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多语言模型 Transformer 激活修补 概念表示 语言解耦
📋 核心要点
- 多语言模型的核心挑战在于，模型是否学习到与语言本身解耦的通用概念表示。
- 论文提出激活修补方法，通过在翻译任务中替换Transformer的中间层激活，来分离语言和概念。
- 实验表明，模型内部存在语言无关的概念表示，并且使用跨语言平均概念表示可以提升翻译性能。
📝 摘要（中文）
多语言语言建模中的一个核心问题是，大型语言模型（LLM）是否发展出一种通用的概念表征，与特定语言分离。本文通过分析基于Transformer的LLM在单词翻译任务中的潜在表征（latents）来解决这个问题。我们策略性地从源翻译提示中提取latents，并将它们插入到目标翻译提示的前向传递中。通过这样做，我们发现输出语言被编码在比要翻译的概念更早的层中的latent中。基于这一洞察，我们进行了两个关键实验。首先，我们证明了仅通过激活修补就可以在不改变语言的情况下改变概念，反之亦然。其次，我们表明，用跨不同语言的概念的平均表征进行修补不会影响模型翻译它的能力，反而会提高它。最后，我们推广到多token生成，并证明该模型可以生成对这些平均表征的自然语言描述。我们的结果为所研究模型中存在语言无关的概念表征提供了证据。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在研究大型语言模型（LLM）是否学习到了与特定语言无关的通用概念表示。现有方法难以有效分离语言和概念，从而难以验证通用概念表示的存在性。现有方法缺乏对模型内部表征的细粒度控制，无法精确地操纵语言或概念。
核心思路：论文的核心思路是通过激活修补（Activation Patching）技术，选择性地替换Transformer模型中间层的激活值，从而实现对语言和概念的独立控制。通过观察替换激活值后模型输出的变化，可以推断出不同层级激活值所编码的信息，进而验证是否存在语言无关的概念表示。这种方法允许研究者在不改变模型参数的情况下，直接干预模型的内部状态。
技术框架：整体流程包括以下步骤：1) 构建源语言和目标语言的翻译提示；2) 从源语言提示中提取特定层的激活值（latents）；3) 将提取的激活值插入到目标语言提示的前向传播过程中，替换目标语言提示中对应层的激活值；4) 观察模型输出，分析替换激活值对翻译结果的影响。通过比较不同层级的激活值替换效果，可以确定语言和概念信息分别编码在哪些层级。
关键创新：论文的关键创新在于使用激活修补技术来解耦语言和概念表示。与传统的模型分析方法不同，激活修补允许研究者直接干预模型的内部状态，从而更精确地控制语言和概念信息。此外，论文还提出了使用跨语言平均概念表示进行修补的方法，进一步验证了语言无关概念表示的存在性。
关键设计：激活修补的具体实现包括选择合适的Transformer层级进行激活值提取和替换。实验中使用了多种语言对进行翻译任务，并对不同层级的激活值替换效果进行了比较。此外，论文还设计了多token生成实验，验证了模型生成自然语言描述平均概念表示的能力。具体参数设置和网络结构细节未在摘要中详细说明，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，Transformer模型中存在语言无关的概念表示，并且语言信息编码在比概念信息更早的层级。通过激活修补，可以在不改变语言的情况下改变概念，反之亦然。使用跨语言平均概念表示进行修补，不仅不会降低翻译性能，反而有所提升。多token生成实验证明，模型可以生成对平均概念表示的自然语言描述。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于提升多语言模型的泛化能力和鲁棒性，例如在跨语言信息检索、机器翻译等领域。通过理解模型内部的语言无关概念表示，可以设计更有效的模型训练方法，减少对特定语言数据的依赖。此外，该研究也有助于开发更可解释的AI系统，提高人们对模型决策过程的理解。
📄 摘要（原文）
A central question in multilingual language modeling is whether large language models (LLMs) develop a universal concept representation, disentangled from specific languages. In this paper, we address this question by analyzing latent representations (latents) during a word-translation task in transformer-based LLMs. We strategically extract latents from a source translation prompt and insert them into the forward pass on a target translation prompt. By doing so, we find that the output language is encoded in the latent at an earlier layer than the concept to be translated. Building on this insight, we conduct two key experiments. First, we demonstrate that we can change the concept without changing the language and vice versa through activation patching alone. Second, we show that patching with the mean representation of a concept across different languages does not affect the models' ability to translate it, but instead improves it. Finally, we generalize to multi-token generation and demonstrate that the model can generate natural language description of those mean representations. Our results provide evidence for the existence of language-agnostic concept representations within the investigated models.