本文通过引入对抗性提示干扰大型语言模型的潜在语言一致性，研究其对翻译和地理文化任务性能的影响，发现一致性并非总是必要的，因为模型能在最终层适应语言变化。
Large Language Model, Multimodality, Translation, Robustness, Reasoning
Shintaro Ozaki, Tatsuya Hiraoka, Hiroto Otake, Hiroki Ouchi, Masaru Isonuma, Benjamin Heinzerling, Kentaro Inui, Taro Watanabe, Yusuke Miyao, Yohei Oseki, Yu Takagi
NAIST, NII LLMC, MBZUAI, RIKEN, Tohoku University, The University of Tokyo, Nagoya Institute of Technology
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Background Problem
大型语言模型（LLMs）在推理过程中通常使用一种熟练的内部语言（称为潜在语言，Latent Language），这可能与输入或输出语言不同。然而，潜在语言与输入输出语言之间的差异如何影响下游任务性能仍未被充分探索。本研究假设，保持潜在语言的一致性能够提升下游任务性能，并试图通过引入多语言对抗性提示（Adversarial Prompts）来干扰这种一致性，研究其对任务性能的影响，特别是在翻译和地理文化任务等对语言选择敏感的领域。
Method
本研究提出了一种分析方法，旨在探究潜在语言一致性对下游任务性能的影响：
- 核心思想：通过引入对抗性提示（Adversarial Prompts）干扰模型的潜在语言一致性，观察其对任务性能的影响，并假设一致性破坏会导致性能下降。
- 潜在语言检测：使用LogitLens工具从模型中间层提取logits和token，并通过语言识别库（如langid.py）判断潜在语言（支持英语、日语、汉语）。
- 潜在语言一致性分数（LLC Score）：定义了一个新指标，用于量化模型在中间层中潜在语言的稳定性。公式为：，其中Score通过计算相邻层之间的KL散度（KL Divergence）和语言概率分布的变化来衡量一致性，较低的分数表示更高的稳定性。
- 对抗性提示设计：设计包含多语言（英语、日语、汉语）的对抗性提示，比例从20%到100%不等，旨在引导或干扰模型的潜在语言处理。
- 批评性思考：LLC Score的定义虽然创新，但其计算依赖于中间层输出的语言识别，可能受到token化方式和语言识别工具精度的限制。此外，对抗性提示的设计虽然系统化，但未充分考虑不同语言的语义和语法差异对模型内部表征的具体影响机制，可能导致干扰效果的解释不够清晰。
Experiment
实验旨在验证潜在语言一致性对下游任务性能的影响：
- 数据集：作者自建了翻译和地理文化任务的完形填空式数据集，每个任务包含2000个样本，语言覆盖英语、日语和汉语。数据集通过GPT-4o生成并严格过滤（确保单一token答案和格式一致），以保证质量和多样性。
- 模型：选择了三种主要在英语、汉语和日语上预训练的模型（Gemma3、Qwen2.5、LLM-jp-3），以评估潜在语言与任务语言不匹配时的影响。
- 实验设置：通过注入不同比例（20%-100%）和语言的对抗性提示，测量LLC Score和任务准确率（Robustness），并计算两者相关性（r）。
- 结果：实验结果表明，潜在语言一致性与任务性能的相关性并不一致。在翻译任务中，对抗性提示比例增加通常导致一致性和性能下降（例如，LLM-jp-3在汉语提示下r=-0.85），但在地理文化任务中，部分结果显示正相关或无明显相关性（例如，Gemma3在英语提示下r=0.98）。总体上，模型在最终层能够适应输入语言的变化，潜在语言一致性并非总是性能优化的必要条件。
- 评价与批评：实验设置较为系统，但结果与假设矛盾（一致性并非总是必要），作者未深入分析原因，可能与任务类型或模型训练数据分布有关。数据集依赖GPT-4o生成，可能引入偏见，且过滤标准过于严格，可能限制任务复杂性。此外，相关性分析（r）仅提供表面统计，未深入探讨模型内部表征如何适应语言变化，实验解释深度不足。
Further Thoughts
本文的研究引发了对大型语言模型内部表征适应性的深入思考。作者发现模型在最终层能够适应输入语言的变化，这可能与模型训练过程中的多语言数据分布和自适应机制有关。进一步研究可以探索不同训练数据比例如何塑造潜在语言偏好，以及这种偏好在不同任务（如逻辑推理 vs. 语言生成）中的具体影响。此外，LLC Score作为一个量化一致性的指标，虽然创新，但其依赖中间层输出的语言识别可能受到限制，未来可以结合神经科学中的表征分析方法（如fMRI对人类语言处理的区域分析）来类比模型内部语言处理的分层机制，探索潜在语言一致性与任务性能的更深层关联。另一个有趣的方向是，是否可以通过设计特定预训练策略（如多语言对齐预训练）来增强模型对对抗性语言输入的鲁棒性，这可能对多语言应用场景（如实时翻译系统）具有重要意义。