Sparse Autoencoders Can Capture Language-Specific Concepts Across Diverse Languages
作者: Lyzander Marciano Andrylie, Inaya Rahmanisa, Mahardika Krisna Ihsani, Alfan Farizki Wicaksono, Haryo Akbarianto Wibowo, Alham Fikri Aji
分类: cs.CL
发布日期: 2025-07-15 (更新: 2025-07-29)
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出SAE-LAPE方法，利用稀疏自编码器识别LLM中语言特定的概念
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 稀疏自编码器 大型语言模型 多语言学习 语言特定特征 特征激活概率
📋 核心要点
- 现有方法难以从LLM的跨语言表示中分离出特定语言的单元，因为神经元具有多义性，难以解释。
- 提出SAE-LAPE方法，利用稀疏自编码器学习单义特征，并通过特征激活概率识别特定于语言的特征。
- 实验表明，该方法识别出的语言特定特征主要位于模型中后层，影响模型的多语言性能，且可用于语言识别。
📝 摘要（中文）
理解大型语言模型（LLM）的多语言机制有助于深入了解它们如何处理不同的语言，但这仍然具有挑战性。现有的研究通常侧重于单个神经元，但它们的多义性使得从跨语言表示中分离出特定于语言的单元变得困难。为了解决这个问题，我们探索了稀疏自编码器（SAE），因为它们能够学习单义特征，这些特征代表LLM中跨语言的具体和抽象概念。虽然其中一些特征是语言独立的，但特定于语言的特征的存在仍未得到充分探索。在这项工作中，我们介绍了一种基于特征激活概率的方法SAE-LAPE，用于识别前馈网络中特定于语言的特征。我们发现，许多这样的特征主要出现在模型的中间到最后几层，并且是可解释的。这些特征影响模型的多语言性能和语言输出，并且可以用于语言识别，其性能与fastText相当，同时具有更高的可解释性。我们的代码可在https://github.com/LyzanderAndrylie/language-specific-features上找到。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）中语言特定概念难以识别的问题。现有方法主要依赖于分析单个神经元，但由于神经元的多义性，很难将特定于语言的单元从跨语言表示中分离出来。这阻碍了我们对LLM多语言机制的深入理解。
核心思路：论文的核心思路是利用稀疏自编码器（SAE）学习LLM中的单义特征，并基于这些特征的激活概率来识别特定于语言的特征。SAE能够学习更具代表性和可解释性的特征，从而克服了传统神经元分析的局限性。
技术框架：SAE-LAPE方法主要包含以下几个阶段：1) 使用SAE训练LLM的中间层表示，得到稀疏的特征表示；2) 计算每个特征在不同语言输入下的激活概率；3) 基于激活概率，识别出特定于某种或某些语言的特征；4) 分析这些语言特定特征的位置（模型层）和可解释性，并评估其对多语言性能的影响。
关键创新：该方法最重要的创新点在于利用SAE学习单义特征，并结合特征激活概率来识别LLM中特定于语言的概念。与直接分析神经元相比，SAE提供的特征更具代表性和可解释性，从而能够更准确地识别语言特定模式。
关键设计：SAE的训练目标是最小化重构误差，同时引入L1正则化来保证特征的稀疏性。特征激活概率的计算方式为：对于给定的特征和语言，统计该特征在属于该语言的输入样本中被激活的频率。语言特定特征的识别阈值需要根据实验结果进行调整，以平衡准确率和召回率。
📊 实验亮点
实验结果表明，SAE-LAPE方法能够有效识别LLM中特定于语言的特征，这些特征主要位于模型的中间到最后几层。这些特征影响模型的多语言性能和语言输出，并且可以用于语言识别，其性能与fastText相当，同时具有更高的可解释性。该方法为理解LLM的多语言机制提供了新的视角。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于提升多语言LLM的性能和可解释性。通过识别和理解语言特定概念，可以更好地控制LLM的语言输出，并针对特定语言进行优化。此外，该方法还可以用于语言识别、机器翻译等任务，并为开发更高效、更可控的多语言AI系统提供理论基础。
📄 摘要（原文）
Understanding the multilingual mechanisms of large language models (LLMs) provides insight into how they process different languages, yet this remains challenging. Existing studies often focus on individual neurons, but their polysemantic nature makes it difficult to isolate language-specific units from cross-lingual representations. To address this, we explore sparse autoencoders (SAEs) for their ability to learn monosemantic features that represent concrete and abstract concepts across languages in LLMs. While some of these features are language-independent, the presence of language-specific features remains underexplored. In this work, we introduce SAE-LAPE, a method based on feature activation probability, to identify language-specific features within the feed-forward network. We find that many such features predominantly appear in the middle to final layers of the model and are interpretable. These features influence the model's multilingual performance and language output and can be used for language identification with performance comparable to fastText along with more interpretability. Our code is available at https://github.com/LyzanderAndrylie/language-specific-features