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基于解码器的预训练语言模型的多语言能力：发现和控制语言特定神经元
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
基于解码器的预训练语言模型（PLMs）展示了多语言能力，但多语言处理仍不清楚。研究发现，PLMs内部存在语言特定神经元，不同语言之间存在轻微重叠。干扰这些神经元会改变生成文本中目标语言的概率。
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关键要点
- 基于解码器的预训练语言模型（PLMs）展示了多语言能力，但处理机制仍不清楚。
- 研究分析了多语言解码器 PLMs 的神经元级内部行为。
- 考察了六种语言：英语、德语、法语、西班牙语、中文和日语。
- 每种语言的语言特定神经元是唯一的，不同语言之间存在轻微重叠（<5%）。
- 这些神经元主要分布在模型的前几层和最后几层。
- 在推断过程中，干扰少于 1% 的神经元会显著改变生成文本中目标语言的概率。
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