Separating Language from Thought: Activation Patching Reveals Language-Agnostic Concept Representations in Transformers

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内容提要

本研究探讨了多语言模型中是否存在独立于特定语言的通用概念表征。通过激活修补技术,研究发现可以在不改变语言的情况下更改概念,并且对不同语言的激活平均处理能够提升翻译性能,证实了语言无关的概念表征的存在。

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关键要点

  • 本研究探讨了多语言模型中是否存在独立于特定语言的通用概念表征。

  • 通过激活修补技术,研究发现可以在不改变语言的情况下更改概念。

  • 对不同语言的激活进行平均处理能够提升翻译性能。

  • 研究结果证实了语言无关的概念表征的存在。

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