Bridging Latent Reasoning and Target-Language Generation via Retrieval-Transition Heads

📄 arXiv: 2602.22453 📥 PDF

作者: Shaswat Patel, Vishvesh Trivedi, Yue Han, Yihuai Hong, Eunsol Choi

分类: cs.CL

发布日期: 2026-02-28

💡 一句话要点

通过检索-转换头桥接潜在推理和目标语言生成

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

关键词: 多语言语言模型 注意力机制 检索-转换头 跨语言推理 目标语言生成

📋 核心要点

  1. 现有研究对多语言LLM中注意力头的跨语言信息检索能力理解不足，缺乏对目标语言生成的专门分析。
  2. 论文提出检索-转换头（RTH）的概念，专门负责控制向特定目标语言输出的转换，实现潜在推理到目标语言生成的桥接。
  3. 实验结果表明，屏蔽RTH比屏蔽传统检索头对多语言LLM的性能影响更大，尤其是在思维链推理任务中。

📝 摘要（中文）

最近的研究表明，Transformer中的一部分注意力头可以作为检索头，负责从上下文中检索信息。本文首先研究了多语言环境下的检索头。在多语言语言模型中，我们发现检索头通常在多种语言之间共享。进一步扩展到跨语言设置，我们识别出检索-转换头（RTH），它控制着向特定目标语言输出的转换。我们的实验表明，RTH与检索头不同，并且对于多语言LLM中的思维链推理更为重要。在四个多语言基准测试（MMLU-ProX、MGSM、MLQA和XQuaD）和两个模型系列（Qwen-2.5和Llama-3.1）中，我们证明了屏蔽RTH比屏蔽检索头（RH）会导致更大的性能下降。我们的工作通过隔离负责映射到目标语言的注意力头，从而加深了对多语言LM的理解。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在深入理解多语言语言模型（LLM）中注意力头的角色，特别是它们在跨语言推理和目标语言生成中的作用。现有方法未能充分区分负责信息检索和负责目标语言生成的注意力头，导致对多语言LLM的理解不够深入。现有方法缺乏对跨语言思维链推理过程中目标语言转换机制的有效建模。

核心思路：论文的核心思路是识别并分析一种新型的注意力头，即检索-转换头（RTH）。RTH专门负责将潜在的推理结果映射到特定的目标语言输出。通过区分RTH和传统的检索头（RH），论文旨在更精确地理解多语言LLM的跨语言能力。

技术框架：论文的研究框架主要包括以下几个步骤：1) 在多语言LLM中识别和定位注意力头；2) 分析这些注意力头在不同语言之间的共享模式；3) 区分RTH和RH，并研究它们在跨语言推理和目标语言生成中的作用；4) 通过屏蔽实验评估RTH和RH对模型性能的影响。实验使用了多个多语言基准测试和模型系列。

关键创新：论文的关键创新在于提出了检索-转换头（RTH）的概念，并证明了RTH在多语言LLM中对于目标语言生成和思维链推理的重要性。与传统的检索头不同，RTH专门负责将潜在的推理结果映射到特定的目标语言输出。这种区分有助于更精确地理解多语言LLM的跨语言能力。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 使用屏蔽实验来评估RTH和RH对模型性能的影响；2) 选择多个多语言基准测试（MMLU-ProX、MGSM、MLQA和XQuaD）和模型系列（Qwen-2.5和Llama-3.1）以确保实验结果的泛化性；3) 分析注意力头在不同语言之间的共享模式，以深入理解多语言LLM的内部机制。

📊 实验亮点

实验结果表明，在四个多语言基准测试（MMLU-ProX、MGSM、MLQA和XQuaD）和两个模型系列（Qwen-2.5和Llama-3.1）中，屏蔽RTH比屏蔽RH会导致更大的性能下降。这表明RTH对于多语言LLM的跨语言推理和目标语言生成至关重要。具体性能数据未在摘要中给出。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于改进多语言机器翻译、跨语言信息检索和多语言对话系统。通过更好地理解和控制多语言LLM中的目标语言生成过程，可以提高这些应用在不同语言环境下的性能和用户体验。未来的研究可以进一步探索如何利用RTH来增强多语言LLM的推理能力和生成质量。

📄 摘要（原文）

Recent work has identified a subset of attention heads in Transformer as retrieval heads, which are responsible for retrieving information from the context. In this work, we first investigate retrieval heads in multilingual contexts. In multilingual language models, we find that retrieval heads are often shared across multiple languages. Expanding the study to cross-lingual setting, we identify Retrieval-Transition heads(RTH), which govern the transition to specific target-language output. Our experiments reveal that RTHs are distinct from retrieval heads and more vital for Chain-of-Thought reasoning in multilingual LLMs. Across four multilingual benchmarks (MMLU-ProX, MGSM, MLQA, and XQuaD) and two model families (Qwen-2.5 and Llama-3.1), we demonstrate that masking RTH induces bigger performance drop than masking Retrieval Heads (RH). Our work advances understanding of multilingual LMs by isolating the attention heads responsible for mapping to target languages.