arXiv NLP·25 天前★ 3

研究定位多语言 LLM 多跳推理桥接路由头

原文标题：Bridge Routing Heads: Where Multilingual Multi-hop Reasoning Lives in LLMs

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AI 智能摘要

论文通过三阶段流程在多语言 LLM 中识别出「桥接路由头」（BRH），发现不同语言的头集合近乎互斥，平均 Jaccard 相似度仅 0.017（Llama 3.1 70B）与 0.057（Qwen 2.5 72B）。消融实验证明其因果作用，放大这些头可无需训练挽救最多 51.7% 的跨语言失败。

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问题: 多语言 LLM 跨语言多跳推理是否共用同一内部电路。
方法: 三阶段流程定位桥接路由头 BRH，并用消融与放大做因果验证。
结果: 语言间头集合近乎互斥，平均 Jaccard 仅 0.017（Llama 3.1 70B）与 0.057（Qwen 2.5 72B）；放大这些头无需训练挽救最多 51.7% 跨语言失败。
影响: 跨语言失败可在激活层直接干预修复，为多语言推理调试提供免训练手段。

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多语言LLM跨语言推理靠语言专属「桥接路由头」，放大即可无训练挽回51.7%失败。

为什么重要：为多语言模型「同题不同语言表现不一」提供了机制解释，并给出无需训练、仅靠激活干预即可纠错的路径，对多语言部署与可解释性研究都有直接价值。

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原始标题：Bridge Routing Heads: Where Multilingual Multi-hop Reasoning Lives in LLMs

AI 中文标题：研究定位多语言 LLM 多跳推理桥接路由头

来源：arXiv NLP · 发布于 25 天前

分类：学术研究 · AI 重要度：★ 3（3）

标签：多语言 / 多跳推理 / 可解释性 / 大模型 / 机制分析

关键词：多语言 LLM / 多跳推理 / 可解释性 / 桥接路由头 / 跨语言推理

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