Sparse Subnetwork Enhancement for Underrepresented Languages in Large Language Models

文章核心总结与翻译

一、主要内容

文章针对大型语言模型（LLMs）在低资源语言上性能不足的问题，提出一种稀疏子网络增强框架。通过语言激活概率熵（LAPE）识别模型中与特定语言相关的神经元，仅对这些神经元对应的子网络进行微调（仅更新最多1%的参数），在提升12种中低资源语言任务性能的同时，保留模型的通用能力。实验在LLAMA-3.1-8B和MISTRAL-NEMO-12B上开展，结果显示该方法优于全量微调、仅FFN微调、LoRA适配等基线方法，还能增强跨语言表征对齐性，优化训练动态。

二、创新点

1. 提出系统性框架：基于LAPE精准识别语言特异性神经元，实现高效的子网络增强，平衡目标语言性能与通用能力。
2. 参数效率优异：仅更新0.2%-1%的模型参数，却在12种中低资源语言上持续超越多种主流微调方法。
3. 揭示关键机制：发现FFN层的下投影矩阵在语言适配中起核心作用，且目标语言数据量增加可进一步提升性能。
4. 开放资源支持：发布100余种语言的特异性神经元识别结果及适配流水线，助力低资源语言适配研究。

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三、核心部分翻译（Markdown格式）

Abstract

大型语言模型在不同语言间表现不均衡，高资源语言与低资源语言之间存在显著差距。本文提出一种框架，通过对语言特异性子网络进行靶向微调，增强大模型在代表性不足语言中的单语能力，同时保留其通用性能。该方法利用语言激活概率熵（