High-Dimensional Interlingual Representations of Large Language Models
作者: Bryan Wilie, Samuel Cahyawijaya, Junxian He, Pascale Fung
分类: cs.CL
发布日期: 2025-03-14 (更新: 2025-08-17)
💡 一句话要点
提出跨语言表征框架，评估多语言LLM中跨语言对齐并提升跨语言泛化能力。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 跨语言表征 多语言学习 大型语言模型 跨语言对齐 局部邻域 单语言微调 跨语言泛化
📋 核心要点
- 现有研究对多语言LLM是否形成统一的跨语言表征存在争议，缺乏一致性评估。
- 论文提出跨语言表征框架，通过ILO指标量化跨语言对齐程度，识别共享语义子空间。
- 实验表明单语言微调会破坏跨语言对齐，冻结早期层可保持对齐并提升跨语言泛化能力。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLM）在海量多语言数据集上训练后，暗示了跨语言结构——表征空间中的共享子空间——的形成。然而，关于这种现象的证据并不一致，使得这些模型是否真正发展了统一的跨语言表征，或者仅仅呈现了部分对齐的结构变得不清楚。我们探索了31种不同的语言，这些语言在资源水平、类型学和地理区域上各不相同；并发现多语言LLM表现出不一致的跨语言对齐。为了解决这个问题，我们提出了一个跨语言表征框架，用于识别共享的跨语言语义子空间和由于表征限制而存在的分散组件。我们引入了跨语言局部重叠（ILO）分数，通过比较高维表征的局部邻域结构来量化跨语言对齐。我们利用ILO来研究单语言微调对多语言LLM中跨语言表征的影响。我们的结果表明，仅在单一语言上进行训练会破坏早期层的对齐，而冻结这些层可以保持跨语言表征的对齐，从而提高跨语言泛化能力。这些结果验证了我们用于评估跨语言表征的框架和指标，并进一步强调了跨语言对齐对于可扩展的多语言学习至关重要。
🔬 方法详解
问题定义：现有的多语言大型语言模型（LLM）在跨语言表征方面存在不确定性。尽管它们在多语言数据集上进行了训练，但尚不清楚它们是否真正学习到了统一的、共享的跨语言语义空间，还是仅仅学习到了一些部分对齐的结构。现有的评估方法难以准确量化跨语言对齐程度，并且缺乏对单语言微调如何影响跨语言表征的深入理解。
核心思路：论文的核心思路是构建一个能够识别和量化多语言LLM中跨语言对齐程度的框架。该框架通过比较不同语言在高维表征空间中的局部邻域结构，来评估它们之间的语义相似性。通过引入跨语言局部重叠（ILO）分数，可以更精确地衡量跨语言表征的对齐程度。此外，论文还研究了单语言微调对跨语言对齐的影响，并提出了通过冻结早期层来保持对齐的方法。
技术框架：该研究的技术框架主要包含以下几个阶段：1) 表征提取：从多语言LLM中提取不同语言的词嵌入或句子嵌入。2) 局部邻域构建：对于每种语言的每个表征，构建其在表征空间中的局部邻域（例如，通过k近邻算法）。3) ILO计算：计算不同语言的局部邻域之间的重叠程度，得到ILO分数，用于量化跨语言对齐程度。4) 单语言微调实验：对LLM进行单语言微调，并观察ILO分数的变化，以评估微调对跨语言对齐的影响。5) 冻结层实验：在单语言微调过程中，冻结LLM的早期层，观察ILO分数和跨语言泛化性能的变化。
关键创新：论文的关键创新在于提出了跨语言局部重叠（ILO）分数，这是一种新的用于量化跨语言对齐程度的指标。与传统的跨语言评估方法相比，ILO更关注局部邻域结构，能够更准确地捕捉语义相似性。此外，论文还深入研究了单语言微调对跨语言表征的影响，并提出了通过冻结早期层来保持对齐的方法，这为多语言学习提供了一种新的思路。
关键设计：ILO分数的计算涉及选择合适的邻域大小（k值）和相似度度量方法（例如，余弦相似度）。单语言微调实验中，需要选择合适的学习率、训练轮数和数据集。冻结层实验中，需要确定冻结的层数，并评估冻结层对跨语言泛化性能的影响。损失函数通常采用交叉熵损失或对比学习损失。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，单语言微调会显著降低早期层的ILO分数，表明跨语言对齐被破坏。而冻结早期层可以有效保持跨语言对齐，并提升跨语言泛化能力。例如，在跨语言文本分类任务中，冻结早期层的模型相比未冻结的模型，准确率提升了X%（具体数值未知）。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于跨语言信息检索、机器翻译、多语言文本分类等领域。通过提升多语言LLM的跨语言对齐能力，可以提高这些应用在低资源语言上的性能，促进全球范围内的信息共享和交流。未来的研究可以探索更有效的跨语言对齐方法，并将其应用于更广泛的多语言任务。
📄 摘要（原文）
Large language models (LLMs) trained on massive multilingual datasets hint at the formation of interlingual constructs--a shared subspace in the representation space. However, evidence regarding this phenomenon is mixed, leaving it unclear whether these models truly develop unified interlingual representations, or present a partially aligned constructs. We explore 31 diverse languages varying on their resource-levels, typologies, and geographical regions; and find that multilingual LLMs exhibit inconsistent cross-lingual alignments. To address this, we propose an interlingual representation framework identifying both the shared interlingual semantic subspace and fragmented components, existed due to representational limitations. We introduce Interlingual Local Overlap (ILO) score to quantify interlingual alignment by comparing the local neighborhood structures of high-dimensional representations. We utilize ILO to investigate the impact of single-language fine-tuning on the interlingual representations in multilingual LLMs. Our results indicate that training exclusively on a single language disrupts the alignment in early layers, while freezing these layers preserves the alignment of interlingual representations, leading to improved cross-lingual generalization. These results validate our framework and metric for evaluating interlingual representation, and further underscore that interlingual alignment is crucial for scalable multilingual learning.