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，易混淆语言偏好与功能重要性。
  2. CRANE框架通过神经元干预，基于功能必要性重新定义语言特异性。
  3. 实验表明，CRANE能更精确地隔离特定语言组件，优于激活值方法。

📝 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，但这会将语言偏好与功能重要性混淆。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来表征神经元专业化，而不是激活幅度。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大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，神经元的激活值可能反映的是语言偏好，而非真正对该语言功能起关键作用的神经元。因此，简单地基于激活值来识别语言相关的神经元，可能会导致误判，无法准确理解多语言大模型内部的语言组织方式。

核心思路：CRANE的核心思路是通过因果干预来确定神经元对特定语言的“功能必要性”。具体来说，CRANE不是观察哪些神经元在处理特定语言时激活，而是通过屏蔽（masking）某些神经元，观察模型在特定语言上的性能下降程度。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较高的“相关性”，即对该语言的功能至关重要。

技术框架：CRANE框架主要包含以下几个阶段：1) 选择目标语言和需要分析的神经元集合；2) 对选定的神经元进行干预（即屏蔽其输出）；3) 评估模型在目标语言和其他语言上的性能变化；4) 使用基于相关性的指标来量化神经元对特定语言的贡献程度。通过重复这个过程，可以识别出对不同语言具有不同重要性的神经元。

关键创新：CRANE最重要的创新在于其基于因果相关性的神经元重要性评估方法。与传统的基于激活值的方法不同，CRANE通过直接干预神经元，观察其对模型性能的影响，从而更准确地评估神经元的功能重要性。这种方法能够区分语言偏好和功能必要性，从而更精确地识别特定语言的神经元。

关键设计：CRANE的关键设计包括：1) 使用神经元屏蔽作为干预手段，模拟神经元失效的情况；2) 设计了一种基于相关性的指标，用于量化神经元对特定语言的贡献程度；3) 在多种语言和多个基准测试上进行实验，验证CRANE的有效性；4) 进行了基础模型到聊天模型的迁移分析，考察CRANE的泛化能力。

📊 实验亮点

实验结果表明，CRANE能够更精确地识别特定语言的神经元，优于传统的基于激活值的方法。通过屏蔽与目标语言相关的神经元，模型在该语言上的性能显著下降，而在其他语言上的性能保持相对稳定，验证了CRANE的语言选择性。在英语、中文和越南语的多个基准测试上，CRANE都取得了更好的性能。

🎯 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，裁剪冗余神经元，降低模型计算成本。此外，该方法有助于深入理解多语言模型内部的语言表征方式，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）

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.