Large Language Models and Arabic Content: A Review

📄 arXiv: 2505.08004v1 📥 PDF

作者: Haneh Rhel, Dmitri Roussinov

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-05-12

备注: Original language: English This paper has been submitted to the First International Conference on Artificial Intelligence and Generative AI (FICAILY 2025), and it has been accepted for presentation at FICAILY on 9-10/July 2025 and for publication in the Springer Nature. Number of pages: 16 Publication status Accepted/In press - 7 Apr 2025 https://www.gena-ai-libya2025.com/

💡 一句话要点

综述性研究：大型语言模型在阿拉伯语内容处理中的应用与挑战

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

关键词: 大型语言模型 阿拉伯语NLP 自然语言处理 预训练模型 微调 提示工程 阿拉伯语数据集 多语言模型

📋 核心要点

  1. 阿拉伯语NLP面临资源稀缺、语言复杂等挑战，阻碍了相关技术的发展。
  2. 本研究综述了大型语言模型在阿拉伯语NLP中的应用，包括模型、技术和数据集。
  3. 研究强调了预训练LLM在处理阿拉伯语任务中的成功，并指出了未来发展趋势。

📝 摘要（中文）

过去三年，大型语言模型（LLM）的快速发展对人工智能（AI）的多个领域产生了深远的影响，尤其是在包括阿拉伯语在内的各种语言的自然语言处理（NLP）领域。尽管阿拉伯语被认为是阿拉伯世界27个国家中使用最广泛的语言之一，并且在一些非阿拉伯国家也被用作第二语言，但阿拉伯语资源、数据集和工具仍然稀缺。由于阿拉伯语的复杂性，包括其丰富的形态、复杂的结构和不同的书写标准等因素，阿拉伯语NLP任务面临着各种挑战。研究人员一直在积极应对这些挑战，证明在多语言语料库上预训练的大型语言模型（LLM）在各种阿拉伯语NLP任务中取得了显著的成功。本研究概述了大型语言模型（LLM）在阿拉伯语中的应用，重点介绍了早期预训练的阿拉伯语语言模型在各种NLP应用中的表现，以及它们处理各种阿拉伯语内容任务和方言的能力。它还概述了微调和提示工程等技术如何提高这些模型的性能。此外，该研究总结了常见的阿拉伯语基准和数据集，同时提出了我们对LLM采用持续上升趋势的观察。

🔬 方法详解

问题定义：阿拉伯语自然语言处理面临的挑战，包括阿拉伯语资源的稀缺性，以及阿拉伯语本身复杂的形态结构和书写标准。现有方法在处理这些复杂性时存在局限性，导致在各种阿拉伯语NLP任务中表现不佳。

核心思路：利用在多语言语料库上预训练的大型语言模型（LLM），通过迁移学习的方式，将LLM的通用语言理解能力迁移到阿拉伯语上，从而克服阿拉伯语资源稀缺的问题，并提升阿拉伯语NLP任务的性能。

技术框架：该研究主要采用综述的形式，对现有的大型语言模型在阿拉伯语处理中的应用进行了梳理和总结。主要关注点包括：早期预训练的阿拉伯语语言模型、微调和提示工程等技术、以及常用的阿拉伯语基准和数据集。

关键创新：该研究并非提出一种新的模型或算法，而是对现有研究进行系统性的总结和分析，从而为研究人员提供一个全面的视角，了解大型语言模型在阿拉伯语处理中的应用现状和未来发展方向。

关键设计：该研究侧重于对现有技术的总结，并未涉及具体的参数设置或网络结构设计。主要关注的是如何利用微调和提示工程等技术来提升LLM在阿拉伯语任务中的性能，以及如何选择合适的阿拉伯语基准和数据集进行模型评估。

📊 实验亮点

该综述总结了现有大型语言模型在阿拉伯语处理中的应用，强调了预训练模型在处理阿拉伯语任务中的有效性。同时，该研究也指出了阿拉伯语资源相对匮乏的现状，以及未来在数据集构建和模型优化方面的潜在研究方向。

🎯 应用场景

该研究为阿拉伯语自然语言处理领域的研究人员和开发者提供了有价值的参考，有助于推动阿拉伯语相关AI应用的发展，例如：阿拉伯语机器翻译、阿拉伯语文本摘要、阿拉伯语情感分析、阿拉伯语问答系统等。这些应用可以服务于更广泛的阿拉伯语使用者，促进文化交流和信息传播。

📄 摘要（原文）

Over the past three years, the rapid advancement of Large Language Models (LLMs) has had a profound impact on multiple areas of Artificial Intelligence (AI), particularly in Natural Language Processing (NLP) across diverse languages, including Arabic. Although Arabic is considered one of the most widely spoken languages across 27 countries in the Arabic world and used as a second language in some other non-Arabic countries as well, there is still a scarcity of Arabic resources, datasets, and tools. Arabic NLP tasks face various challenges due to the complexities of the Arabic language, including its rich morphology, intricate structure, and diverse writing standards, among other factors. Researchers have been actively addressing these challenges, demonstrating that pre-trained Large Language Models (LLMs) trained on multilingual corpora achieve significant success in various Arabic NLP tasks. This study provides an overview of using large language models (LLMs) for the Arabic language, highlighting early pre-trained Arabic Language models across various NLP applications and their ability to handle diverse Arabic content tasks and dialects. It also provides an overview of how techniques like finetuning and prompt engineering can enhance the performance of these models. Additionally, the study summarizes common Arabic benchmarks and datasets while presenting our observations on the persistent upward trend in the adoption of LLMs.