論文の概要: Multilinguality at the Edge: Developing Language Models for the Global South

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.21637v1
• Date: Thu, 23 Apr 2026 12:53:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-24 14:40:06.503491
• Title: Multilinguality at the Edge: Developing Language Models for the Global South
• Title（参考訳）: エッジにおける多言語性:グローバル・サウスのための言語モデルの開発
• Authors: Lester James V. Miranda, Songbo Hu, Roi Reichart, Anna Korhonen,
• Abstract要約: 私たちはこの課題を、マルチ言語とエッジデプロイメントの交差点である、最後のマイルと呼んでいる。 この問題に対処する232の論文を言語モデリングパイプラインで調査する。 この研究が包括的で公平な言語技術の発展に寄与することを願っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.43004021646316
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Where and how language models (LMs) are deployed determines who can benefit from them. However, there are several challenges that prevent effective deployment of LMs in non-English-speaking and hardware constrained communities in the Global South. We call this challenge the last mile: the intersection of multilinguality and edge deployment, where the goals are aligned but the technical requirements often compete. Studying these two fields together is both a need, as linguistically diverse communities often face the most severe infrastructure constraints, and an opportunity, as edge and multilingual NLP research remain largely siloed. To understand the state of the art and the challenges of combining the two areas, we survey 232 papers that tackle this problem across the language modelling pipeline, from data collection to development and deployment. We also discuss open questions and provide actionable recommendations for different stakeholders in the NLP ecosystem. Finally, we hope that this work contributes to the development of inclusive and equitable language technologies.
• Abstract（参考訳）: 言語モデル(LM)のデプロイ方法とデプロイ方法によって、誰がそのメリットを享受できるかが決定される。 しかし、グローバル・サウスの非英語・ハードウェア制約地域において、LMを効果的に展開することを妨げるいくつかの課題がある。 目標は整っているが、技術的な要件はしばしば競合する、多言語性とエッジデプロイメントの交差点です。 これら2つの分野を一緒に研究することは、言語的に多様なコミュニティが、しばしば最も厳しいインフラの制約に直面しており、エッジとマルチリンガルのNLP研究が概ねサイロ化されているため、機会である。 データ収集から開発,デプロイメントに至るまで,言語モデリングパイプライン全体でこの問題に対処する232の論文を調査した。 オープンな質問についても議論し、NLPエコシステムにおけるさまざまな利害関係者に対して実行可能なレコメンデーションを提供します。 最後に,本研究が包括的で公平な言語技術の発展に寄与することを願っている。

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