跨语言大模型最新综述

节前，我们星球组织了一场算法岗技术&面试讨论会，邀请了一些互联网大厂朋友、参加社招和校招面试的同学，针对算法岗技术趋势、大模型落地项目经验分享、新手如何入门算法岗、该如何准备、面试常考点分享等热门话题进行了深入的讨论。

汇总合集

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跨语言大模型（MLLMs）能够利用强大的大型语言模型处理和回应多种语言的查询，在多语言自然语言处理任务中取得了显著的成功。尽管取得了这些突破，但仍然缺乏一份全面的调查总结该领域现有方法和最新发展。

因此，在本文中，我们进行了深入的综述，并提供了一个统一的视角，总结了多语言大型语言模型领域的最新进展和新兴趋势。

本文的贡献可以总结如下：

（1）首次综述：据我们所知，我们首次按照多语言对齐的方式对MLLMs研究领域进行了深入综述；

（2）新分类法：我们提供了一个新的统一视角，总结了MLLMs的当前进展；

（3）前沿与挑战：我们重点介绍了几个新兴领域并讨论了相应的挑战；

（4）丰富资源：我们收集了丰富的开源资源，包括相关论文、数据语料库和排行榜。我们希望我们的工作能够推动MLLMs领域的突破性研究。

https://arxiv.org/pdf/2404.04925.pdf

01

跨语言对齐

本文从预训练对齐、指令微调对齐以及下游任务微调对齐分别进行了详细的归纳和介绍：

在每个对齐中，又分为Parameter-Tuning对齐与Parameter-Frozen对齐，具体示例图如下：

Parameter-Tuning对齐

Parameter-Frozen对齐

02

未来方向

该综述探讨了目前跨语言大语言模型潜在的未来研究方向，主要包括：

1、跨语言大模型中的幻觉问题

2、跨语言大模型中的知识编辑问题

3、跨语言大模型中的安全性问题

4、跨语言大模型中的公平性问题

5、跨语言大模型中的语言扩展问题

6、跨语言大模型中的模态扩展问题

03

网站

在这项工作中，作者们还提供了一个网站来整理跨语言大模型的相关进展，地址为：https://multilingual-llm.net/

相关的GitHub地址如下：https://github.com/LightChen233/Awesome-Multilingual-LLM

用通俗易懂方式讲解系列

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