從不同的視角對LLMs進行討論，包括訓練與推理方法、信息檢索、安全性、多領域與語言文化的融合以及數據集的使用。

原標題：495篇參考文獻！北交大清華等高校發布多語言大模型綜述
文章來源：量子位
內容字數：10338字

大模型多語言能力綜述：挑戰與未來

本文總結了北京交通大學等團隊發表的關于大模型多語言能力的綜述論文 (A Survey on Large Language Models with Multilingualism: Recent Advances and New Frontiers) 的核心內容。該論文全面回顧了大模型在多語言能力上的最新進展、面臨的挑戰以及未來的發展方向，參考文獻多達495篇。

1. 大模型多語言能力的局限性

盡管大模型取得了顯著進展，但在多語言場景下，尤其是在低資源語言方面，仍存在很大局限性。主要原因在于訓練數據的語言分布高度不平衡，不同語言的數據質量差異較大。這導致模型在不同語言上的表現參差不齊，并面臨數據匱乏、知識沖突、知識類型單一等問題。

2. 訓練方法

論文將多語言大模型的訓練方法分為兩類：從頭開始訓練和持續訓練。從頭訓練利用所有可用數據進行訓練，并使用語言采樣算法控制每種語言的重要性；持續訓練則在基礎模型上進行更新，降低了訓練成本和資源需求。盡管兩種方法都取得了進展，但低資源語言、知識沖突等問題仍然存在。未來研究需要探索優化多語言表示空間、定制化模型架構以及LLMs的終身學習能力。

3. 多語言推理策略

論文探討了多種多語言推理策略，包括直接推理、預翻譯推理、多語言思維鏈 (CoT) 和代碼切換 (Code-switching) 處理。直接推理效率高，但并非適用于所有模型；預翻譯推理將多種語言翻譯成高資源語言再進行推理；多語言CoT能夠處理更復雜的推理任務；代碼切換處理則需要應對語言在句子中切換的復雜情況。多語言檢索增強 (RAG) 方法可以緩解低資源語言的翻譯問題，但構建適用于低資源語言的檢索器仍然是一個挑戰。

4. 多語言信息檢索

論文探討了大模型在多語言信息檢索中的應用，包括利用大模型生成合成數據訓練檢索模型，以及使用大模型作為zero-shot重排序器。基于LLM的embedding模型在檢索任務中表現出色，但索引和搜索過程的高延遲以及計算資源的高需求仍然是挑戰。低資源語言中LLM的生成能力不足也限制了其作為可靠知識來源的應用。

5. 安全性

論文分析了大模型在多語言場景下的安全問題，包括“越獄”攻擊等。越獄攻擊方法包括貪婪坐標梯度（GCG）越獄、基于提示的越獄和多語言越獄。防御方法包括對模型進行安全指令微調和審計輸入提示。未來研究需要探索針對LLMs多語言能力的越獄攻擊以及提高模型在多語言場景下的魯棒性。

6. 領域特定場景

論文探討了大模型在醫學和法律等領域特定場景中的應用。這些領域存在數據稀缺和翻譯問題，低資源語言的表現不足仍然是主要挑戰。未來需要考慮領域特定知識和語言文化差異，并解決機器翻譯在處理領域特定術語時的不足。

7. 數據資源、基準與評估

論文總結了現有的大模型多語言訓練數據集和基準數據集，并分析了各種評估方法。英語資源占主導地位，低資源語言的數據質量較低，這需要、公司和研究人員共同努力，構建更全面和權威的多語言基準。

8. 偏見與公平性

論文指出，大模型在多語言場景中存在語言偏見和人口偏見，這需要在模型訓練和評估中加以考慮，以促進語言公平。

9. 結論與未來方向

論文總結了大模型多語言能力的關鍵模塊及其最新進展，并展望了未來的研究方向，包括可持續訓練范式、通用推理范式、面向實際的評估方法以及多語言偏見影響的解決。

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