驶入新的嵌入空间：分析多语言模型中模型干预引发的跨语言对齐
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内容提要
多语言大模型中的跨语言表示对齐能提升跨语言任务性能。传统对齐方法需大量计算资源和数据，而模型干预是一种更高效的替代方案。我们分析了一种流行的干预方法（寻找专家），发现通过操控神经元可增强跨语言对齐，检索任务性能最高可提高2倍准确率。
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关键要点
- 多语言大模型中的跨语言表示对齐能提升跨语言任务性能。
- 传统对齐方法需大量计算资源和数据，成本高。
- 模型干预是一种更高效的替代方案，能够减少对数据的依赖。
- 分析了一种流行的干预方法（寻找专家），发现其对跨语言表示对齐有积极影响。
- 通过操控神经元可增强跨语言对齐，提升检索任务性能。
- 检索任务的准确率最高可提高2倍。
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