探索新的嵌入空间：分析多语言模型中模型干预引起的跨语言对齐

本研究解决了多语言大语言模型（mLLMs）中对齐表示的挑战，通常需要耗费大量计算资源和数据进行微调。通过模型干预方法，特别是“寻找专家”技术，本文分析了如何操控模型激活以增强跨语言表示的对齐性，发现这种干预能显著改善检索任务的性能，最高可达两倍的准确率提升。