CRANE: Causal Relevance Analysis of Language-Specific Neurons in Multilingual Large Language Models

📄 arXiv: 2601.04664v1 📥 PDF

作者: Yifan Le, Yunliang Li

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2026-01-08

备注: 10 pages, 6 figures. Work in progress

💡 一句话要点

CRANE：通过因果相关性分析多语言大模型中特定语言神经元

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

关键词: 多语言模型 神经元分析 因果干预 语言特异性 模型可解释性

📋 核心要点

  1. 现有方法通过激活值识别语言相关神经元，但无法区分语言偏好和功能重要性。
  2. CRANE框架通过神经元干预，基于神经元对特定语言预测的贡献来定义语言特异性。
  3. 实验表明，屏蔽特定语言相关神经元会选择性降低该语言性能，同时保持其他语言性能。

📝 摘要（中文）

多语言大型语言模型(LLMs)在各种语言上都表现出强大的性能，但语言能力如何在神经元层面组织仍然知之甚少。先前的工作主要通过基于激活的启发式方法来识别与语言相关的神经元，这混淆了语言偏好和功能重要性。我们提出了CRANE，一个基于相关性的分析框架，它根据功能必要性重新定义了语言特异性，通过有针对性的神经元级别干预来识别特定语言的神经元。CRANE通过神经元对语言条件预测的贡献而不是激活幅度来表征神经元专业化。我们的实现将公开提供。神经元级别的干预揭示了一种一致的非对称模式：屏蔽与目标语言相关的神经元会选择性地降低该语言的性能，同时在很大程度上保持其他语言的性能，这表明神经元具有语言选择性但非排他性的专业化。在英语、中文和越南语的多个基准测试上的实验，以及专门的基于相关性的指标和基础模型到聊天模型的迁移分析表明，CRANE比基于激活的方法更精确地隔离了特定语言的组件。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在识别多语言模型中特定语言的神经元时，主要依赖于神经元的激活值。这种方法的痛点在于，它无法区分神经元对特定语言的偏好和神经元在该语言处理中的实际功能重要性。高激活值可能仅仅表示神经元对某种语言的输入更敏感，而并非该神经元对该语言的处理至关重要。

核心思路：CRANE的核心思路是通过因果干预来确定神经元的功能重要性。具体来说，CRANE通过屏蔽（masking）特定神经元，观察模型在不同语言上的性能变化。如果屏蔽某个神经元导致模型在特定语言上的性能显著下降，而在其他语言上的性能影响较小，则认为该神经元对该语言具有功能相关性。这种方法关注的是神经元对语言处理的实际贡献，而非仅仅是激活值。

技术框架：CRANE框架主要包含以下几个步骤：1) 选择目标多语言模型和需要分析的语言集合。2) 针对每个神经元，进行神经元级别的干预（即屏蔽该神经元）。3) 使用特定语言的数据评估模型在干预前后的性能。4) 计算每个神经元对不同语言性能的影响，从而确定神经元对特定语言的相关性。5) 使用相关性指标评估CRANE方法的效果。

关键创新：CRANE最重要的技术创新点在于它将因果干预引入到多语言模型神经元分析中。与传统的基于激活值的方法相比，CRANE能够更准确地识别对特定语言具有功能重要性的神经元。这种方法能够区分语言偏好和功能重要性，从而更深入地理解多语言模型内部的语言组织方式。

关键设计：CRANE的关键设计包括：1) 使用屏蔽（masking）作为神经元干预手段，简单有效。2) 设计了基于相关性的指标来评估神经元对不同语言的影响。3) 进行了基础模型到聊天模型的迁移分析，验证了CRANE方法的泛化能力。具体的参数设置和网络结构取决于所分析的多语言模型。

📊 实验亮点

CRANE在英语、中文和越南语的多个基准测试上进行了验证，结果表明，CRANE比基于激活的方法更精确地隔离了特定语言的组件。通过神经元级别的干预，CRANE揭示了一种一致的非对称模式：屏蔽与目标语言相关的神经元会选择性地降低该语言的性能，同时在很大程度上保持其他语言的性能。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多语言大模型的优化与压缩，通过识别并保留关键语言神经元，减少模型参数量，提升推理效率。同时，有助于理解多语言模型内部的语言表征方式，为构建更高效、更可控的多语言AI系统提供理论基础。未来可应用于跨语言知识迁移、机器翻译等领域。

📄 摘要（原文）

Multilingual large language models (LLMs) achieve strong performance across languages, yet how language capabilities are organized at the neuron level remains poorly understood. Prior work has identified language-related neurons mainly through activation-based heuristics, which conflate language preference with functional importance. Prior work has identified language-related neurons mainly through activation-based heuristics, which conflate language preference with functional importance. We propose CRANE, a relevance-based analysis framework that redefines language specificity in terms of functional necessity, identifying language-specific neurons through targeted neuron-level interventions. CRANE characterizes neuron specialization by their contribution to language-conditioned predictions rather than activation magnitude. Our implementation will be made publicly available. Neuron-level interventions reveal a consistent asymmetric pattern: masking neurons relevant to a target language selectively degrades performance on that language while preserving performance on other languages to a substantial extent, indicating language-selective but non-exclusive neuron specializations. Experiments on English, Chinese, and Vietnamese across multiple benchmarks, together with a dedicated relevance-based metric and base-to-chat model transfer analysis, show that CRANE isolates language-specific components more precisely than activation-based methods.