arXiv 自然语言处理· Atai Waris Khan, Abdullah Mazhar, Raghu Kumar, Md Shad Akhtar·· 6 小时前AI 评分33
用于低资源多语言翻译的翻译回路发现与针对性优化框架 TITAN
Translation Circuit Discovery and Targeted Optimization for Low-Resource Multilingual Translation
AI 导读
研究人员提出 TITAN 框架，通过因果干预、稀疏特征分解与针对性偏好优化来定位并优化 Transformer 内的关键翻译回路。该方法仅更新少于 5% 的模型参数，在印地语至乌尔都语和印地语至信德语翻译中，BLEU 分数较强基线分别提升 33.75% 与 45.86%。分析进一步表明多语言翻译依赖共享语义子空间运行，而非以英语为中心的中枢表征。
来源：arXiv 自然语言处理 · arxiv.org