Deep Language Geometry: Constructing a Metric Space from LLM Weights

📄 arXiv: 2508.11676v1 📥 PDF

作者: Maksym Shamrai, Vladyslav Hamolia

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-08-08

备注: 18 pages, accepted to RANLP 2025

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出一种新框架利用LLM权重构建语言度量空间

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

关键词: 大型语言模型 语言度量空间 权重激活 适应性剪枝 多语言处理 语言特征提取 语言演变

📋 核心要点

  1. 现有方法依赖手工设计的语言特征，难以全面捕捉语言的内在特性，限制了语言之间的比较与分析。
  2. 本文提出通过计算权重重要性分数，利用LLM的内部激活自动构建高维语言向量表示，进而形成语言的度量空间。
  3. 实验结果表明，该方法在106种语言上表现良好，与传统语言家族分类一致，并揭示了意外的语言联系，显示出语言演变的潜在线索。

📝 摘要（中文）

本文介绍了一种新颖的框架，利用现代大型语言模型（LLMs）的内部权重激活来构建语言的度量空间。与基于手工设计语言特征的传统方法不同，我们的方法通过适应性剪枝算法自动推导高维向量表示，计算权重重要性分数。该方法捕捉了反映语言现象的内在语言特征。我们在多种数据集和多语言LLMs上验证了该方法，覆盖106种语言。结果与已建立的语言家族高度一致，同时揭示了意想不到的语言间联系，可能指示历史接触或语言演变。源代码、计算的语言潜在向量和可视化工具已公开发布。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决传统语言特征提取方法的局限性，这些方法往往无法全面反映语言的复杂性和内在联系。现有方法依赖于手工设计的特征，缺乏自动化和灵活性。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型的内部权重激活，通过适应性剪枝算法自动计算权重重要性分数，从而生成高维向量表示。这种方法能够捕捉语言的内在特征，反映语言现象。

技术框架：整体架构包括数据预处理、权重激活提取、权重重要性计算和高维向量生成四个主要模块。首先对多语言数据集进行预处理，然后提取LLM的权重激活，接着计算权重的重要性分数，最后生成语言的高维向量表示。

关键创新：最重要的技术创新在于通过适应性剪枝算法自动推导语言的高维向量表示，避免了传统方法的手工特征设计。这一方法不仅提高了效率，还增强了对语言内在特性的捕捉能力。

关键设计：在参数设置上，采用了适应性剪枝算法来计算权重重要性分数，确保了高维向量的有效性和准确性。损失函数设计上，考虑了语言间的相似性和差异性，以优化向量表示的质量。

📊 实验亮点

实验结果显示，该方法在106种语言上与传统语言家族分类高度一致，并揭示了意想不到的语言间联系，表明该方法在捕捉语言演变和历史接触方面具有显著优势。具体性能数据和对比基线的提升幅度尚未详细披露。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括语言学研究、机器翻译、跨语言信息检索等。通过构建语言的度量空间，可以更好地理解语言之间的关系，促进多语言处理技术的发展，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

We introduce a novel framework that utilizes the internal weight activations of modern Large Language Models (LLMs) to construct a metric space of languages. Unlike traditional approaches based on hand-crafted linguistic features, our method automatically derives high-dimensional vector representations by computing weight importance scores via an adapted pruning algorithm. Our approach captures intrinsic language characteristics that reflect linguistic phenomena. We validate our approach across diverse datasets and multilingual LLMs, covering 106 languages. The results align well with established linguistic families while also revealing unexpected inter-language connections that may indicate historical contact or language evolution. The source code, computed language latent vectors, and visualization tool are made publicly available at https://github.com/mshamrai/deep-language-geometry.