A Survey on Large Language Models with Multilingualism: Recent Advances and New Frontiers
作者: Kaiyu Huang, Fengran Mo, Xinyu Zhang, Hongliang Li, You Li, Yuanchi Zhang, Weijian Yi, Yulong Mao, Jinchen Liu, Yuzhuang Xu, Jinan Xu, Jian-Yun Nie, Yang Liu
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2024-05-17 (更新: 2025-01-07)
备注: 65 pages, Work in Progress
💡 一句话要点
综述多语言大语言模型：最新进展与未来方向
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多语言模型 大型语言模型 自然语言处理 预训练模型 模型安全 公平性 跨语言信息检索 机器翻译
📋 核心要点
- 现有大型语言模型在多语言场景下的研究仍有不足，缺乏全面总结。
- 本文从训练、推理、信息检索、安全等多角度综述了LLM的多语言能力。
- 指出了多语言LLM面临的挑战，并提出了可能的解决方案和未来研究方向。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLMs）的快速发展展示了自然语言处理中卓越的多语言能力，吸引了学术界和工业界的全球关注。为了减轻潜在的歧视并提高不同语言用户群体的整体可用性和可访问性，开发语言公平技术非常重要。尽管LLMs取得了突破，但对多语言场景的研究仍然不足，因此需要一份全面的综述来总结最新的方法、发展、局限性和潜在的解决方案。为此，我们提供了一份关于LLMs在多语言场景中应用的多个视角的综述。我们首先重新思考了先前和当前预训练语言模型研究之间的转变。然后，我们介绍了LLMs多语言能力的几个视角，包括训练和推理方法、信息检索、模型安全性、具有语言文化的多领域以及数据集的使用。我们还讨论了这些方面出现的主要挑战，以及可能的解决方案。此外，我们重点介绍了旨在进一步增强LLMs多语言能力的未来研究方向。本综述旨在帮助研究界解决多语言问题，并提供对基于LLMs的多语言自然语言处理的核心概念、关键技术和最新发展的全面理解。
🔬 方法详解
问题定义：现有的大型语言模型在多语言处理方面虽然取得了显著进展，但仍然存在诸多挑战。例如，模型可能对某些语言存在偏见，导致在这些语言上的性能不佳；不同语言之间的知识迁移效率不高；在处理涉及文化背景的文本时，模型可能无法准确理解其含义。此外，如何保证多语言LLM的安全性，防止其被用于恶意目的，也是一个重要的问题。
核心思路：本文的核心思路是对现有多语言LLM的研究进行系统性的梳理和总结，从多个角度分析其优势和不足，并探讨未来的发展方向。通过对训练方法、推理策略、信息检索技术、模型安全机制以及多领域应用等方面的深入研究，为研究人员提供一个全面的视角，帮助他们更好地理解和解决多语言LLM所面临的挑战。
技术框架：本文的综述框架主要包括以下几个部分：首先，回顾了预训练语言模型的发展历程，并分析了其在多语言处理方面的演变。其次，从训练和推理方法、信息检索、模型安全性、多领域应用以及数据集使用等多个角度，详细介绍了现有多语言LLM的研究进展。然后，针对每个方面，指出了当前研究存在的挑战，并提出了可能的解决方案。最后，展望了未来多语言LLM的研究方向，包括如何提高模型的公平性、效率和安全性等。
关键创新：本文的创新之处在于其全面性和系统性。与以往的综述相比，本文不仅涵盖了多语言LLM的各个方面，而且深入分析了每个方面所面临的挑战和未来的发展方向。此外，本文还特别关注了模型安全性和公平性等重要问题，为研究人员提供了一个更为全面的视角。
关键设计：本文作为一篇综述，其关键设计在于对现有文献的组织和分类。作者将多语言LLM的研究分为多个方面，并对每个方面进行了详细的分析和总结。此外，作者还特别关注了模型安全性和公平性等重要问题，并提出了相应的解决方案。在数据集方面，文章讨论了现有数据集的优缺点，并提出了构建更有效数据集的建议。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
本文全面梳理了多语言LLM的最新进展，深入分析了现有方法的局限性，并提出了未来研究方向。特别强调了模型安全性和公平性问题，为研究人员提供了有价值的参考。虽然没有提供具体的实验数据，但其对现有文献的总结和分析，为后续研究奠定了基础。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于机器翻译、跨语言信息检索、多语言对话系统等领域。通过提升LLM的多语言能力，可以促进不同语言文化之间的交流与理解，消除语言障碍，实现更广泛的信息共享和知识传播。此外，该研究还有助于开发更加公平、安全和可靠的多语言人工智能系统。
📄 摘要（原文）
The rapid development of Large Language Models (LLMs) demonstrates remarkable multilingual capabilities in natural language processing, attracting global attention in both academia and industry. To mitigate potential discrimination and enhance the overall usability and accessibility for diverse language user groups, it is important for the development of language-fair technology. Despite the breakthroughs of LLMs, the investigation into the multilingual scenario remains insufficient, where a comprehensive survey to summarize recent approaches, developments, limitations, and potential solutions is desirable. To this end, we provide a survey with multiple perspectives on the utilization of LLMs in the multilingual scenario. We first rethink the transitions between previous and current research on pre-trained language models. Then we introduce several perspectives on the multilingualism of LLMs, including training and inference methods, information retrieval, model security, multi-domain with language culture, and usage of datasets. We also discuss the major challenges that arise in these aspects, along with possible solutions. Besides, we highlight future research directions that aim at further enhancing LLMs with multilingualism. The survey aims to help the research community address multilingual problems and provide a comprehensive understanding of the core concepts, key techniques, and latest developments in multilingual natural language processing based on LLMs.