Toward LLMs Beyond English-Centric Development
作者: Sho Takase, Ukyo Honda
分类: cs.CL
发布日期: 2026-05-15
💡 一句话要点
揭示大语言模型英语中心化偏差，强调多语言独立发展的重要性
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大语言模型 多语言处理 英语中心化 持续预训练 语言偏差 文化理解 独立语言模型
📋 核心要点
- 现有大语言模型（LLMs）在生成内容时存在严重的英语中心化偏差，忽略了其他语言的特性。
- 研究表明，通过持续预训练来使LLMs适应目标语言，在成本上并不优于从头开始训练。
- 未来的LLM发展应更加重视针对每种语言的独立投资，而非过度依赖英语资源扩展。
📝 摘要（中文）
本文通过分析开放权重的大语言模型（LLMs）生成的序列，揭示了LLMs严重偏向英语。尽管持续预训练常被用于使LLMs适应目标语言，但研究表明，即使为了提高目标语言的文化理解能力，持续预训练也不比从头开始训练更具成本优势。这些发现表明，对于未来的LLM发展而言，专门针对每种语言的投资可能变得越来越重要，而不是主要依赖于扩展以英语为中心的资源。
🔬 方法详解
问题定义：现有的大语言模型（LLMs）在很大程度上以英语为中心进行开发和训练，导致其在处理其他语言时表现不佳，存在文化理解偏差。即使采用持续预训练的方法来适应目标语言，也无法有效解决这一问题，且成本效益不高。因此，如何构建更具语言多样性和文化敏感性的LLMs是一个亟待解决的问题。
核心思路：论文的核心思路是挑战当前以英语为中心的LLM发展模式，并提出应该更加重视针对每种语言的独立投资和开发。通过分析现有LLMs的生成序列，揭示其英语偏差，并论证持续预训练的局限性，从而强调独立语言模型的重要性。
技术框架：该论文主要采用实证分析的方法，没有提出新的模型架构或训练框架。其研究流程包括：1) 分析开放权重LLMs生成的序列，评估其语言偏差程度；2) 比较持续预训练和从头开始训练的成本和效果，评估持续预训练的有效性；3) 基于实验结果，提出未来LLM发展方向的建议。
关键创新：该论文的关键创新在于其研究视角，即从语言多样性的角度审视LLM的发展。它挑战了当前以英语为中心的LLM发展模式，并强调了独立语言模型的重要性。这一观点对于未来的LLM研究和开发具有重要的指导意义。
关键设计：论文没有涉及具体的模型设计或参数设置。其主要贡献在于通过实验分析，揭示了现有LLMs的语言偏差问题，并提出了未来LLM发展的方向性建议。实验设计方面，论文可能采用了多种评估指标来衡量LLMs的语言生成质量和文化理解能力，并比较了不同训练策略的成本和效果。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过实验证明，即使为了提高目标语言的文化理解能力，持续预训练也不比从头开始训练更具成本优势。这一发现挑战了当前普遍采用的持续预训练方法，并为未来的LLM发展提供了新的思路。
🎯 应用场景
该研究成果对多语言自然语言处理领域具有重要意义。其潜在应用领域包括：构建更具文化敏感性的多语言聊天机器人、提高机器翻译的质量、开发更适合特定语言的文本生成模型等。通过更加重视针对每种语言的独立投资和开发，可以构建更公平、更高效的多语言LLMs，从而更好地服务于全球用户。
📄 摘要（原文）
Through an analysis of sequences generated by open-weight large language models (LLMs), we demonstrate that LLMs are heavily biased toward English. While continual pre-training is commonly used to adapt LLMs to a target language, we show that it does not offer a cost advantage over training from scratch, even for improving cultural understanding in the target language. These findings suggest that dedicated per-language investment may become increasingly important for future LLM development, rather than relying primarily on the expansion of English-centric resources.