LLaVA-NeuMT: Selective Layer-Neuron Modulation for Efficient Multilingual Multimodal Translation

📄 arXiv: 2507.18940v1 📥 PDF

作者: Jingxuan Wei, Caijun Jia, Qi Chen, Yujun Cai, Linzhuang Sun, Xiangxiang Zhang, Gaowei Wu, Bihui Yu

分类: cs.CL, cs.MM

发布日期: 2025-07-25

💡 一句话要点

LLaVA-NeuMT：通过选择性层-神经元调制实现高效多语言多模态翻译

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

关键词: 多模态机器翻译 多语言翻译 层选择 神经元级自适应 跨语言学习

📋 核心要点

  1. 现有MMT方法在多语言翻译中面临跨语言干扰和参数共享策略无效的挑战。
  2. LLaVA-NeuMT通过显式建模语言特定和语言无关的表示来减轻多语言干扰。
  3. 实验表明，LLaVA-NeuMT仅微调40%参数，就超越了全微调方法，并在两个数据集上取得SOTA结果。

📝 摘要（中文）

多模态机器翻译(MMT)通过融合视觉上下文来提高翻译质量，从而帮助解决文本歧义。虽然现有的MMT方法在双语环境中表现良好，但由于跨语言干扰和无效的参数共享策略，将其扩展到多语言翻译仍然具有挑战性。为了解决这个问题，我们提出了LLaVA-NeuMT，这是一种新颖的多模态多语言翻译框架，它显式地建模了语言特定和语言无关的表示，以减轻多语言干扰。我们的方法包括一个层选择机制，用于识别不同语言对信息量最大的层，以及一个神经元级自适应策略，该策略动态地选择语言特定和语言无关的神经元，以提高翻译质量并减少冗余。我们在M3-Multi30K和M3-AmbigCaps数据集上进行了大量实验，结果表明，LLaVA-NeuMT仅微调了40%的模型参数，就超过了完全微调方法，并最终在两个数据集上都取得了SOTA结果。我们的分析进一步深入了解了多模态多语言自适应中选定层和神经元的重要性，为多模态翻译中的跨语言自适应提供了一种高效且可扩展的解决方案。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多模态机器翻译（MMT）在多语言场景下的挑战。现有的MMT方法在双语环境下表现良好，但扩展到多语言翻译时，由于跨语言干扰和无效的参数共享策略，性能会显著下降。这些方法无法有效区分和利用不同语言的特性，导致翻译质量受损。

核心思路：论文的核心思路是通过选择性地调制Transformer模型的层和神经元，来区分语言特定和语言无关的表示。具体来说，通过层选择机制确定对不同语言对信息量最大的层，然后通过神经元级自适应策略动态选择语言特定和语言无关的神经元。这样可以减轻多语言干扰，提高翻译质量，并减少参数冗余。

技术框架：LLaVA-NeuMT框架主要包含以下几个模块：1) 多模态编码器：用于编码文本和图像信息。2) 层选择机制：根据语言对选择Transformer模型中最重要的层。3) 神经元级自适应模块：动态选择语言特定和语言无关的神经元。4) 解码器：生成目标语言的翻译结果。整个流程是，首先使用多模态编码器提取特征，然后通过层选择机制和神经元级自适应模块进行特征选择和调整，最后使用解码器生成翻译结果。

关键创新：论文的关键创新在于提出了层选择机制和神经元级自适应策略。层选择机制能够根据不同的语言对，选择Transformer模型中信息量最大的层，从而减少不相关层带来的干扰。神经元级自适应策略能够动态地选择语言特定和语言无关的神经元，从而更好地利用模型参数，提高翻译质量。与现有方法相比，LLaVA-NeuMT能够更有效地处理多语言环境下的多模态翻译任务。

关键设计：层选择机制通过一个可学习的门控机制来实现，该机制根据语言对的嵌入向量来计算每个层的权重。神经元级自适应模块使用一个稀疏门控网络来选择神经元，该网络根据输入特征来计算每个神经元的激活概率。损失函数包括翻译损失和稀疏性损失，其中翻译损失用于优化翻译质量，稀疏性损失用于鼓励模型选择更少的神经元。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

LLaVA-NeuMT在M3-Multi30K和M3-AmbigCaps数据集上取得了SOTA结果。在仅微调40%模型参数的情况下，LLaVA-NeuMT的性能超越了全参数微调的方法。实验结果表明，所提出的层选择机制和神经元级自适应策略能够有效提高多语言多模态翻译的质量和效率。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多语言电商平台、国际新闻翻译、多语言教育等领域。通过提升多语言多模态翻译的效率和质量，可以促进跨文化交流，降低语言障碍，并为用户提供更准确、更丰富的多语言信息服务。未来，该技术有望进一步扩展到更多模态和更多语言，实现更智能化的多语言信息处理。

📄 摘要（原文）

Multimodal Machine Translation (MMT) enhances translation quality by incorporating visual context, helping to resolve textual ambiguities. While existing MMT methods perform well in bilingual settings, extending them to multilingual translation remains challenging due to cross-lingual interference and ineffective parameter-sharing strategies. To address this, we propose LLaVA-NeuMT, a novel multimodal multilingual translation framework that explicitly models language-specific and language-agnostic representations to mitigate multilingual interference. Our approach consists of a layer selection mechanism that identifies the most informative layers for different language pairs and a neuron-level adaptation strategy that dynamically selects language-specific and agnostic neurons to improve translation quality while reducing redundancy. We conduct extensive experiments on the M3-Multi30K and M3-AmbigCaps datasets, demonstrating that LLaVA-NeuMT, while fine-tuning only 40\% of the model parameters, surpasses full fine-tuning approaches and ultimately achieves SOTA results on both datasets. Our analysis further provides insights into the importance of selected layers and neurons in multimodal multilingual adaptation, offering an efficient and scalable solution to cross-lingual adaptation in multimodal translation.