本研究利用稀疏自编码器（SAE）分析大型语言模型的多语言能力，克服了传统方法的局限性。研究表明，SAE特征与特定语言相关，去除这些特征可提升语言控制能力。

Revealing Linguistic Features in Large Language Models through Sparse Autoencoders
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