יום שלישי, 15 בספטמבר 2026 LIVE
AI־INFO

כתבה arXiv cs.CL ·

זיהוי ראשי תשומת הלב חשובים למודלי שפה מרוב-לשוני: חיפוש וראשי תשומת הלב-טרנסישן

Identifying Crucial Attention Heads for Multilingual Language Models: Retrieval and Retrieval-Transition Heads
במחקר זה, חוקרים חקרו ראשי תשומת הלב של חיפוש במודלי שפה מרוב-לשוני. התוצאות הראו שראשי תשומת הלב אלה חשובים למיפוי מידע מהקונטקס. המחקר כולל שמות מודלים כמו Qwen ו-Llama.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2602.22453v4 Announce Type: replace Abstract: Retrieval heads, a subset of attention heads in Transformers, were studied in English, showing its crucial role in retrieving information from the context. We expand the study of retrieval heads to multilingual context and find that while nearly half of all retrieval heads are often shared across multiple languages, language-specific retrieval heads also emerge. We further design a cross-lingual needle-in-the-haystack task, to identify $\textit{Retrieval Transition Heads (RTH)}$ that retrieve key information and further map it to target-language output. Our experiments reveal that RTHs do not always overlap with RH, and can be more vital for Chain-of-Thought reasoning in multilingual LLMs. Across four multilingual benchmarks (MMLU-ProX, M
קרא במקור המקורי