RomanLens: The Role Of Latent Romanization In Multilinguality In LLMs
作者: Alan Saji, Jaavid Aktar Husain, Thanmay Jayakumar, Raj Dabre, Anoop Kunchukuttan, Ratish Puduppully
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2025-02-11 (更新: 2025-06-09)
备注: 19 pages, 19 figures
期刊: Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2025, pages 26410-26429, Vienna, July 2025
DOI: 10.18653/v1/2025.findings-acl.1354
💡 一句话要点
RomanLens：揭示LLM多语言能力中潜在的罗马化作用
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 多语言处理 罗马化 可解释性 激活修补
📋 核心要点
- 大型语言模型的多语言能力令人惊讶，但其内在机制尚不明确，尤其是在非罗马文字语言的处理上。
- 该研究提出“潜在罗马化”的概念，认为LLM内部会将非罗马文字先转换为罗马字，再进行语义理解和生成。
- 通过可解释性分析和激活修补实验，验证了LLM在不同文字形式间共享语义表示，并揭示了罗马化形式的优势。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLM）在很大程度上是在以英语为中心的语料库上训练的，但却表现出强大的多语言性能。 这引发了一个根本问题：LLM 如何实现这种多语言能力？ 本文着重研究以非罗马文字书写的语言，探讨罗马化（即使用罗马字符表示非罗马文字）作为多语言处理潜在桥梁的作用。 通过使用机制可解释性技术，我们分析了下一个 token 的生成过程，发现中间层在转换为本地文字之前，经常以罗马化的形式表示目标词，我们将这种现象称为潜在罗马化。 此外，通过激活修补实验，我们证明了 LLM 以相似的方式对本地和罗马化文字中的语义概念进行编码，表明存在共享的底层表示。 此外，对于翻译成非罗马文字的语言，我们的研究结果表明，当目标语言采用罗马化形式时，其表示比本地文字更早地出现在模型的层中。 这些见解有助于更深入地理解 LLM 中的多语言表示，并突出了罗马化在促进语言迁移中的隐式作用。
🔬 方法详解
问题定义：现有的大型语言模型（LLM）在多语言任务中表现出色，但其内部如何处理和理解不同文字系统的语言仍然是一个黑盒。尤其对于非罗马文字语言，LLM如何在以罗马文字为主的预训练数据上学习并进行有效推理是一个待解之谜。现有方法缺乏对LLM内部多语言处理机制的深入理解，难以解释其泛化能力和潜在的偏差。
核心思路：本文的核心思路是探索“罗马化”在LLM多语言处理中的作用。作者假设LLM可能在内部将非罗马文字转换为罗马文字，从而利用其在罗马文字上的预训练知识。这种“潜在罗马化”过程可以作为不同文字系统之间的桥梁，促进跨语言的语义理解和知识迁移。通过分析LLM在生成非罗马文字时的内部表示，可以揭示其潜在的罗马化过程和多语言处理机制。
技术框架：该研究主要采用以下技术框架：1) 机制可解释性分析：通过分析LLM在生成下一个token时的内部激活，观察中间层是否出现罗马化形式的表示。2) 激活修补实验：通过替换不同文字形式的激活，评估LLM对语义概念的编码是否具有文字无关性。3) 层级分析：比较不同文字形式的表示在LLM不同层级中出现的早晚，分析罗马化形式的优势。
关键创新：该研究最重要的技术创新点在于提出了“潜在罗马化”的概念，并利用可解释性技术揭示了LLM内部可能存在的罗马化过程。与现有方法相比，该研究不仅关注LLM的外部表现，更深入地探索了其内部多语言处理机制，为理解LLM的多语言能力提供了新的视角。
关键设计：在机制可解释性分析中，作者关注LLM在生成非罗马文字时的中间层激活，并利用可视化技术观察是否存在罗马化形式的表示。在激活修补实验中，作者选择具有代表性的语义概念，并比较不同文字形式的激活对LLM输出的影响。在层级分析中，作者使用互信息等指标来衡量不同文字形式的表示在LLM不同层级中出现的早晚。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
研究发现，LLM在生成非罗马文字时，中间层会先以罗马化形式表示目标词，然后才转换为本地文字。激活修补实验表明，LLM对不同文字形式的语义概念编码相似。对于翻译任务，当目标语言为罗马化形式时，其表示在模型中出现得更早。这些结果揭示了罗马化在LLM多语言处理中的重要作用。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于提升多语言LLM的性能和可控性。通过理解LLM内部的罗马化过程，可以设计更有效的多语言训练方法，减少对罗马文字的偏见，并提高LLM在低资源语言上的表现。此外，该研究还可以为开发更具可解释性和鲁棒性的多语言AI系统提供理论基础。
📄 摘要（原文）
Large Language Models (LLMs) exhibit strong multilingual performance despite being predominantly trained on English-centric corpora. This raises a fundamental question: How do LLMs achieve such multilingual capabilities? Focusing on languages written in non-Roman scripts, we investigate the role of Romanization - the representation of non-Roman scripts using Roman characters - as a potential bridge in multilingual processing. Using mechanistic interpretability techniques, we analyze next-token generation and find that intermediate layers frequently represent target words in Romanized form before transitioning to native script, a phenomenon we term Latent Romanization. Further, through activation patching experiments, we demonstrate that LLMs encode semantic concepts similarly across native and Romanized scripts, suggesting a shared underlying representation. Additionally, for translation into non-Roman script languages, our findings reveal that when the target language is in Romanized form, its representations emerge earlier in the model's layers compared to native script. These insights contribute to a deeper understanding of multilingual representation in LLMs and highlight the implicit role of Romanization in facilitating language transfer.