Multilingual Steering by Design: Multilingual Sparse Autoencoders and Principled Layer Selection

En 3 lignesLes autoencodeurs creux (SAE) entraînés sur données multilingues améliorent le contrôle de langue dans les LLM. Les auteurs proposent une règle de sélection de couche basée sur l'alignement multilingue et la séparabilité linguistique, validée sur LLaMA-3.1-8B et Gemma-2-9B en traduction et résumé cross-lingue.

Résumé généré par Claude — vérifié par l'humain