論文の概要: Code Mixologist : A Practitioner's Guide to Building Code-Mixed LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.11181v1
• Date: Wed, 21 Jan 2026 23:32:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-15 14:54:53.731841
• Title: Code Mixologist : A Practitioner's Guide to Building Code-Mixed LLMs
• Title（参考訳）: コードミキサー : コードミキシングLLM構築のための実践者ガイド
• Authors: Himanshu Gupta, Pratik Jayarao, Chaitanya Dwivedi, Neeraj Varshney,
• Abstract要約: コードミキシングとコードスイッチング(CSW)は、大きな言語モデル(LLM)にとって難しい現象である。 この研究は、現代の大規模言語モデル設定におけるCSW研究の包括的概要を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.513874407270142
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Code-mixing and code-switching (CSW) remain challenging phenomena for large language models (LLMs). Despite recent advances in multilingual modeling, LLMs often struggle in mixed-language settings, exhibiting systematic degradation in grammaticality, factuality, and safety behavior. This work provides a comprehensive overview of CSW research in modern large language model settings. We introduce a unifying taxonomy that organizes prior work along dimensions of data, modeling, and evaluation, and we distill these findings into a practical playbook of actionable recommendations for building, adapting, and evaluating CSW-capable LLMs. We review modeling approaches ranging from CSW-tailored pre-training and task-specific post-training to prompting strategies and in-context learning. We analyze current evaluation practices, highlighting sources of instability and limited reproducibility, and we catalog existing benchmarks while critically examining their linguistic coverage and English-centric biases. Finally, we discuss emerging safety concerns, including use of code-mixing as a mechanism for bypassing model safeguards, and identify open research challenges.
• Abstract（参考訳）: コードミキシングとコードスイッチング(CSW)は、大きな言語モデル(LLM)にとって難しい現象である。 近年の多言語モデリングの進歩にもかかわらず、LLMは混合言語設定に苦しむことが多く、文法性、事実性、安全行動の体系的な劣化を示す。 この研究は、現代の大規模言語モデル設定におけるCSW研究の包括的概要を提供する。 我々は、データ、モデリング、評価の次元に沿って先行研究を組織する統一分類法を導入し、これらの知見を、CSW対応LCMの構築、適応、評価のための実用的な推奨事項の実践的なプレイブックに精算する。 我々は、CSWによる事前学習やタスク固有のポストトレーニングから、ストラテジーの促進やコンテキスト内学習まで、様々なモデリングアプローチについてレビューする。 我々は、現在の評価実践を分析し、不安定な情報源と限定的な再現性を強調し、既存のベンチマークをカタログ化し、その言語的カバレッジと英語中心のバイアスを批判的に検討する。 最後に、モデルセーフガードをバイパスするメカニズムとしてのコードミキシングの使用や、オープンな研究課題の特定など、新たな安全性上の懸念について議論する。

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