Multilingual Large Language Model: A Survey of Resources, Taxonomy and Frontiers

📄 arXiv: 2404.04925v1 📥 PDF

作者: Libo Qin, Qiguang Chen, Yuhang Zhou, Zhi Chen, Yinghui Li, Lizi Liao, Min Li, Wanxiang Che, Philip S. Yu

分类: cs.CL

发布日期: 2024-04-07

💡 一句话要点

提出多语言大语言模型的综合调查以解决现有研究不足问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多语言处理 大语言模型 文献回顾 分类法 开源资源 研究前沿 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有多语言大语言模型研究缺乏全面的调查和总结，导致研究者难以获取最新进展和资源。
  2. 本文首次对多语言大语言模型进行系统性回顾，并提出新的分类法以统一当前的研究进展。
  3. 通过收集丰富的开源资源，本文为研究者提供了便捷的访问途径，促进了该领域的进一步研究。

📝 摘要（中文）

多语言大语言模型（MLLMs）能够利用强大的大语言模型处理和响应多种语言的查询，在多语言自然语言处理任务中取得了显著成功。尽管取得了这些突破，现有文献中仍缺乏对该领域的全面调查。为此，本文提供了对MLLMs文献的深入回顾，统一总结了近期进展和新兴趋势。本文的贡献包括：首次对MLLMs研究领域进行全面调查；提供新的统一分类法；突出新兴前沿及其挑战；收集丰富的开源资源。希望我们的工作能够为社区提供快速访问并激发MLLMs领域的突破性研究。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多语言大语言模型（MLLMs）研究中缺乏系统性调查和资源整合的问题。现有方法往往无法全面反映该领域的最新进展和研究挑战。

核心思路：论文通过对现有文献的全面回顾，提出新的分类法和前沿研究方向，旨在为研究者提供清晰的研究框架和资源支持。

技术框架：整体架构包括文献回顾、分类法构建和资源整合三个主要模块。首先对现有研究进行分类，然后总结出新兴的研究前沿，最后整合相关的开源资源。

关键创新：本文的最大创新在于首次系统性地对MLLMs进行分类和总结，提供了一个统一的视角来理解该领域的研究进展，与现有的零散研究形成鲜明对比。

关键设计：在分类法设计中，考虑了多语言对齐的不同维度，并通过收集相关论文、数据集和排行榜，确保资源的丰富性和实用性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

本文通过系统性回顾和分类法的提出，显著提升了对多语言大语言模型研究的理解。具体而言，整合了大量开源资源，为研究者提供了便捷的访问途径，促进了该领域的研究进展。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括多语言翻译、跨语言信息检索和全球化的智能助手等。通过提供系统的文献回顾和资源整合，研究者可以更高效地开展相关研究，推动多语言处理技术的进步，进而影响全球范围内的自然语言处理应用。

📄 摘要（原文）

Multilingual Large Language Models are capable of using powerful Large Language Models to handle and respond to queries in multiple languages, which achieves remarkable success in multilingual natural language processing tasks. Despite these breakthroughs, there still remains a lack of a comprehensive survey to summarize existing approaches and recent developments in this field. To this end, in this paper, we present a thorough review and provide a unified perspective to summarize the recent progress as well as emerging trends in multilingual large language models (MLLMs) literature. The contributions of this paper can be summarized: (1) First survey: to our knowledge, we take the first step and present a thorough review in MLLMs research field according to multi-lingual alignment; (2) New taxonomy: we offer a new and unified perspective to summarize the current progress of MLLMs; (3) New frontiers: we highlight several emerging frontiers and discuss the corresponding challenges; (4) Abundant resources: we collect abundant open-source resources, including relevant papers, data corpora, and leaderboards. We hope our work can provide the community with quick access and spur breakthrough research in MLLMs.