arXiv 论文提出关系可辨识假说解释多语言模型跨语言泛化
原文标题：Leaving the Cave by Breaking the Symmetry: Identifiable Structure Can Enable Cross-Lingual Generalization
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该论文提出「关系可辨识假说」，认为共享世界中的关系结构能排除错误的跨语言对应，从而促进实体对齐。作者在双语 Transformer 的模运算世界中验证：减法使零在任务层面可辨识，引发选择性对齐；顺序敏感操作则带来广泛对齐。这些模式可预测零样本跨语言迁移的成功。
- 问题
- 多语言模型在没有共享词表时为何仍能跨语言泛化。
- 方法
- 提出关系可辨识假说，在双语 Transformer 的模运算世界中用减法与顺序敏感操作做受控实验。
- 结果
- 未给出量化结果，但发现对齐模式可预测零样本跨语言迁移成败。
- 影响
- 为多语言模型的对齐与迁移提供可检验的解释框架，影响跨语言训练数据与任务设计。
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