論文の概要: Multilingual Large Language Models: A Systematic Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.11072v1
• Date: Sun, 17 Nov 2024 13:21:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-19 14:33:55.783330
• Title: Multilingual Large Language Models: A Systematic Survey
• Title（参考訳）: 多言語大言語モデル:体系的調査
• Authors: Shaolin Zhu, Supryadi, Shaoyang Xu, Haoran Sun, Leiyu Pan, Menglong Cui, Jiangcun Du, Renren Jin, António Branco, Deyi Xiong,
• Abstract要約: 本稿では,多言語大言語モデル(MLLM)の最新研究を包括的に調査する。 まず,MLLMのアーキテクチャと事前学習の目的について論じ,多言語機能に寄与する重要なコンポーネントや方法論を強調した。 本稿では,MLLMの言語間知識,推論,人的価値との整合性,安全性,解釈可能性,専門的応用に関する詳細な分類とロードマップを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.972546467173565
• License:
• Abstract: 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 .
• Abstract（参考訳）: 本稿では,多言語大言語モデル(MLLM)に関する最新の研究を包括的に調査する。 MLLMは言語境界を越えて言語を理解・生成できるだけでなく、人工知能の重要な進歩でもある。 まず,MLLMのアーキテクチャと事前学習の目的について論じ,多言語機能に寄与する重要なコンポーネントや方法論を強調した。 次に,多言語事前学習およびアライメントデータセットの構築について論じ,MLLMの性能向上におけるデータ品質と多様性の重要性を論じる。 この調査の重要な焦点はMLLMの評価である。 本稿では,MLLMの言語間知識,推論,人的価値との整合性,安全性,解釈可能性,専門的応用に関する詳細な分類とロードマップを示す。 具体的には、多言語評価ベンチマークとデータセットを幅広く議論し、LLM自体を多言語評価器として利用する方法について検討する。 また, MLLMをブラックボックスからホワイトボックスに拡張するために, マルチ言語能力の解釈可能性, 言語間移動, 言語バイアスにも対処する。 最後に, 生物学, 医学, 計算機科学, 数学, 法学など, さまざまな分野にわたるMLLMの現実的応用を概観する。 さまざまな言語コミュニティやアプリケーションシナリオにMLLMをデプロイする上での課題と機会を強調しながら、これらのモデルがこれらの専門分野におけるイノベーションと改善をいかに推進してきたかを示し、この調査に関連付けられた論文をhttps://github.com/tjunlp-lab/Awesome-Multilingual-LLMs-Papers で公開しました。

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