From Neurons to Semantics: Evaluating Cross-Linguistic Alignment Capabilities of Large Language Models via Neurons Alignment

📄 arXiv: 2507.14900v2 📥 PDF

作者: Chongxuan Huang, Yongshi Ye, Biao Fu, Qifeng Su, Xiaodong Shi

分类: cs.CL

发布日期: 2025-07-20 (更新: 2025-07-23)

备注: ACL main 2025

💡 一句话要点

提出 NeuronXA，通过神经元对齐评估大型语言模型跨语言对齐能力

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

关键词: 跨语言对齐 大型语言模型 神经元激活 多语言学习 语义表示 迁移学习 评估方法

📋 核心要点

  1. 现有跨语言对齐评估主要依赖句子嵌入，忽略了神经模型表示空间的非平滑性对低资源语言的影响。
  2. NeuronXA 借鉴神经科学发现，通过神经元激活状态的重叠程度来评估LLM的跨语言语义对齐能力。
  3. 实验表明，NeuronXA 仅需少量并行语料即可有效评估跨语言对齐和迁移能力，与下游任务性能高度相关。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）已展现出卓越的多语言能力，然而，如何评估跨语言对齐仍然是一个未被充分探索的问题。现有的对齐基准主要集中在句子嵌入上，但先前的研究表明，神经模型倾向于产生非平滑的表示空间，这会影响低资源语言的语义对齐评估。受到神经科学发现的启发，即相似的信息会激活重叠的神经元区域，我们提出了一种新的基于神经元状态的跨语言对齐方法（NeuronXA），以评估LLMs的跨语言对齐能力，它提供了一种更具语义基础的方法来评估跨语言对齐。我们评估了 NeuronXA 在几个著名的多语言LLMs（LLaMA、Qwen、Mistral、GLM和OLMo）上的表现，使用了两个迁移任务和三个多语言基准。结果表明，仅使用100个并行句子对，NeuronXA 就能实现与下游任务性能0.9556的皮尔逊相关系数，以及与可迁移性0.8514的皮尔逊相关系数。这些发现证明了 NeuronXA 在评估跨语言对齐和可迁移性方面的有效性，即使在小型数据集上也是如此。这突出了其在推进跨语言对齐研究和提高多语言LLMs的语义理解方面的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决如何有效评估大型语言模型（LLMs）的跨语言对齐能力的问题。现有方法主要依赖句子嵌入，但神经模型的表示空间往往不平滑，导致在低资源语言上的语义对齐评估不准确。因此，需要一种更可靠、更具语义基础的跨语言对齐评估方法。

核心思路：论文的核心思路是借鉴神经科学的发现，即大脑中相似的信息会激活重叠的神经元区域。因此，可以通过比较LLM中神经元的激活状态，来判断不同语言的语义表示是否对齐。如果两个句子在不同语言中表达相同或相似的含义，那么它们应该激活LLM中相似的神经元集合。

技术框架：NeuronXA 的整体框架包括以下几个步骤：1) 选择LLM模型和需要评估的语言对；2) 准备少量并行句子对作为评估数据；3) 对于每个句子，计算LLM中每个神经元的激活状态；4) 计算不同语言句子对之间神经元激活状态的相似度；5) 将神经元激活状态的相似度与下游任务的性能或可迁移性进行关联，以评估跨语言对齐的质量。

关键创新：NeuronXA 的关键创新在于它使用神经元激活状态作为跨语言对齐的评估指标，而不是传统的句子嵌入。这种方法更直接地反映了LLM内部的语义表示，并且对低资源语言更加鲁棒。此外，NeuronXA 只需要少量并行语料即可进行评估，降低了评估成本。

关键设计：论文中没有详细描述具体的神经元激活状态计算方法，以及相似度度量方式。但是，可以推测，神经元激活状态可以使用ReLU激活函数的输出值来表示，相似度可以使用余弦相似度或皮尔逊相关系数来计算。此外，论文中提到使用了100个并行句子对进行评估，这表明 NeuronXA 具有较强的样本效率。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，仅使用100个并行句子对，NeuronXA 就能实现与下游任务性能0.9556的皮尔逊相关系数，以及与可迁移性0.8514的皮尔逊相关系数。这表明 NeuronXA 能够有效评估跨语言对齐和可迁移性，即使在小型数据集上也是如此。该方法优于依赖句子嵌入的传统方法，尤其是在低资源语言上。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多语言自然语言处理的各个领域，例如跨语言信息检索、机器翻译、多语言文本分类等。通过 NeuronXA 评估 LLM 的跨语言对齐能力，可以选择更适合特定任务的模型，并优化模型的训练策略，从而提高多语言任务的性能。此外，该方法还有助于理解 LLM 内部的跨语言语义表示机制。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have demonstrated remarkable multilingual capabilities, however, how to evaluate cross-lingual alignment remains underexplored. Existing alignment benchmarks primarily focus on sentence embeddings, but prior research has shown that neural models tend to induce a non-smooth representation space, which impact of semantic alignment evaluation on low-resource languages. Inspired by neuroscientific findings that similar information activates overlapping neuronal regions, we propose a novel Neuron State-Based Cross-Lingual Alignment (NeuronXA) to assess the cross-lingual a lignment capabilities of LLMs, which offers a more semantically grounded approach to assess cross-lingual alignment. We evaluate NeuronXA on several prominent multilingual LLMs (LLaMA, Qwen, Mistral, GLM, and OLMo) across two transfer tasks and three multilingual benchmarks. The results demonstrate that with only 100 parallel sentence pairs, NeuronXA achieves a Pearson correlation of 0.9556 with downstream tasks performance and 0.8514 with transferability. These findings demonstrate NeuronXA's effectiveness in assessing both cross-lingual alignment and transferability, even with a small dataset. This highlights its potential to advance cross-lingual alignment research and to improve the semantic understanding of multilingual LLMs.