SAEベースのステアリング: マルチリンガル推論
arXiv cs.CL ・ 2026-08-05
原題: Strengthening Target-Language Features: SAE-Based Steering for Multilingual Inference
AI による要約
SAE（スパースオートエンコーダ）を用いて多言語LLMの推論時に特定言語に関連する特徴を強化するマルチリンガルステアリング手法を提案した。Gemma-3-12B-it に適用し、XCOPA で平均 10.9 ポイント、XNLI で 5.3 ポイント、MGSM で 1.9 ポイントの精度向上を達成した。
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