Multilingual Large Language Models: A Systematic Survey

📄 arXiv: 2411.11072v2 📥 PDF

作者: Shaolin Zhu, Supryadi, Shaoyang Xu, Haoran Sun, Leiyu Pan, Menglong Cui, Jiangcun Du, Renren Jin, António Branco, Deyi Xiong

分类: cs.CL

发布日期: 2024-11-17 (更新: 2024-11-19)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

多语言大型语言模型（MLLM）的系统性综述研究

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

关键词: 多语言大型语言模型 跨语言理解 自然语言处理 预训练 模型评估 机器翻译 语言模型

📋 核心要点

  1. 现有MLLM在跨语言理解和生成方面面临数据质量、模型泛化性和评估标准不统一等挑战。
  2. 本文旨在系统性地综述MLLM的架构、预训练方法、数据集构建以及评估方法，为研究人员提供全面的参考。
  3. 通过分析MLLM在多个领域的应用，揭示其潜力与局限性，并为未来研究方向提供指导。

📝 摘要（中文）

本文全面综述了多语言大型语言模型（MLLM）的最新研究。MLLM不仅能够跨越语言边界理解和生成语言，而且代表了人工智能领域的重要进步。我们首先讨论了MLLM的架构和预训练目标，重点介绍了构成其多语言能力的关键组件和方法。然后，我们讨论了多语言预训练和对齐数据集的构建，强调了数据质量和多样性在提高MLLM性能方面的重要性。本综述的一个重要重点是MLLM的评估。我们提出了一个详细的分类和路线图，涵盖了MLLM的跨语言知识、推理、与人类价值观的对齐、安全性、可解释性和专门应用的评估。具体来说，我们广泛讨论了多语言评估基准和数据集，并探讨了使用LLM本身作为多语言评估器。为了将MLLM从黑盒转变为白盒，我们还解决了这些模型中多语言能力的可解释性、跨语言迁移和语言偏差问题。最后，我们全面回顾了MLLM在生物学、医学、计算机科学、数学和法律等不同领域的实际应用。我们展示了这些模型如何推动了这些专业领域的创新和改进，同时也强调了在不同语言社区和应用场景中部署MLLM的挑战和机遇。我们在https://github.com/tjunlp-lab/Awesome-Multilingual-LLMs-Papers列出了本综述中相关的论文并公开提供。

🔬 方法详解

问题定义：多语言大型语言模型（MLLM）旨在解决跨语言的自然语言处理任务，但现有方法面临诸多挑战。首先，高质量的多语言预训练数据稀缺，且不同语言的数据分布不平衡。其次，模型需要具备强大的跨语言泛化能力，以适应不同语言的语法和语义差异。此外，缺乏统一的评估标准来衡量MLLM在不同语言和任务上的性能，导致模型优劣难以比较。

核心思路：本文的核心思路是对MLLM的各个方面进行系统性的梳理和分析，包括模型架构、预训练目标、数据集构建、评估方法以及实际应用。通过深入探讨这些方面，旨在为研究人员提供一个全面的视角，从而更好地理解MLLM的优势和局限性，并为未来的研究方向提供指导。

技术框架：本文的整体框架包括以下几个主要部分：1) MLLM的架构和预训练目标：讨论了Transformer等常用架构以及Masked Language Modeling等预训练目标在MLLM中的应用。2) 多语言预训练和对齐数据集的构建：分析了数据质量、数据多样性以及数据规模对MLLM性能的影响。3) MLLM的评估：提出了一个详细的分类和路线图，涵盖了跨语言知识、推理、对齐、安全、可解释性等方面的评估。4) MLLM的应用：回顾了MLLM在生物学、医学、计算机科学等领域的实际应用。

关键创新：本文的关键创新在于对MLLM进行了全面而系统的综述，涵盖了模型架构、预训练方法、数据集构建、评估方法以及实际应用等多个方面。此外，本文还提出了一个详细的MLLM评估分类和路线图，为研究人员提供了一个统一的评估框架。

关键设计：本文主要关注对现有研究的整理和分析，没有提出新的模型或算法。然而，本文对MLLM的各个方面进行了深入的探讨，并总结了关键的设计原则和经验教训。例如，在数据集构建方面，强调了数据质量和多样性的重要性；在模型评估方面，提出了一个全面的评估框架，涵盖了多个维度。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

本文系统性地总结了MLLM的研究进展，并提出了一个详细的评估框架，为后续研究提供了重要的参考。通过分析MLLM在多个领域的应用，揭示了其在跨语言任务中的巨大潜力。该综述为研究人员提供了一个全面的视角，有助于推动MLLM的进一步发展。

🎯 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MLLM的性能，可以促进不同语言人群之间的交流与合作，加速全球知识共享和文化交流。此外，MLLM在特定领域的应用，如医疗诊断、法律咨询等，可以为专业人士提供更高效、准确的服务。

📄 摘要（原文）

This paper provides a comprehensive survey of the latest research on multilingual large language models (MLLMs). MLLMs not only are able to understand and generate language across linguistic boundaries, but also represent an important advancement in artificial intelligence. We first discuss the architecture and pre-training objectives of MLLMs, highlighting the key components and methodologies that contribute to their multilingual capabilities. We then discuss the construction of multilingual pre-training and alignment datasets, underscoring the importance of data quality and diversity in enhancing MLLM performance. An important focus of this survey is on the evaluation of MLLMs. We present a detailed taxonomy and roadmap covering the assessment of MLLMs' cross-lingual knowledge, reasoning, alignment with human values, safety, interpretability and specialized applications. Specifically, we extensively discuss multilingual evaluation benchmarks and datasets, and explore the use of LLMs themselves as multilingual evaluators. To enhance MLLMs from black to white boxes, we also address the interpretability of multilingual capabilities, cross-lingual transfer and language bias within these models. Finally, we provide a comprehensive review of real-world applications of MLLMs across diverse domains, including biology, medicine, computer science, mathematics and law. We showcase how these models have driven innovation and improvements in these specialized fields while also highlighting the challenges and opportunities in deploying MLLMs within diverse language communities and application scenarios. We listed the paper related in this survey and publicly available at https://github.com/tjunlp-lab/Awesome-Multilingual-LLMs-Papers.