雖然大模型取得突破性進(jìn)展，但其在多語言場景下仍具有局限性，存在很大的改善空間。

那么，大模型多語言能力到底什么水平？其發(fā)展又存在什么樣的挑戰(zhàn)？

來自北京交通大學(xué)、加拿大蒙特利爾大學(xué)、加拿大滑鐵盧大學(xué)和清華大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)發(fā)表了題為”A Survey on Large Language Models with Multilingualism: Recent Advances and New Frontiers” （大模型的多語言能力綜述）的論文，全面回顧了大模型在多語言能力上的最新進(jìn)展與未來發(fā)展方向。

論文鏈接：https://arxiv.org/abs/2405.10936

參考文獻(xiàn)多達(dá)495篇，可見內(nèi)容十分之詳實(shí)，很全面很專業(yè)了。

本文首先重新思考了預(yù)訓(xùn)練語言模型從前期工作與當(dāng)前研究之間的過渡。

接著，論文從不同的視角對LLMs進(jìn)行討論，包括訓(xùn)練與推理方法、信息檢索、安全性、多領(lǐng)域與語言文化的融合以及數(shù)據(jù)集的使用。論文還討論了這些方面所面臨的主要挑戰(zhàn)，并提出了可能的解決方案。

最后，論文還強(qiáng)調(diào)了未來研究方向，旨在進(jìn)一步提升LLMs的多語言能力。

大語言模型綜述

盡管LLMs已經(jīng)取得了顯著進(jìn)展，但它們在多語言場景中的應(yīng)用仍然有限，特別是在極低資源語言中，這表明LLMs仍有很大的改進(jìn)空間。

其原因在于，LLMs訓(xùn)練數(shù)據(jù)的語言分布高度不平衡，且不同語言的數(shù)據(jù)質(zhì)量差異較大。

當(dāng)前LLMs在多語言場景中由于數(shù)據(jù)匱乏而在不同階段，主要面臨著這些問題。

△LLMs在多語言場景中的主要局限性

基于這些挑戰(zhàn)，本文從各個(gè)維度可進(jìn)行了全面的比較分析和多視角探索，展望了未來的發(fā)展方向。

（研究進(jìn)展概覽和綜述的章節(jié)安排，包括代表性模型、推理策略、信息檢索、安全性、多領(lǐng)域場景應(yīng)用、偏見和公平性、數(shù)據(jù)資源以及評測集信息）

一、訓(xùn)練方法

基于訓(xùn)練范式將現(xiàn)有的多語言LLMs分為兩類：

• (1) 從頭開始訓(xùn)練的基礎(chǔ)LLMs；
• (2) 在基礎(chǔ)模型上持續(xù)訓(xùn)練的LLMs。

本節(jié)將對兩種范式訓(xùn)練得到的LLMs的多語言能力進(jìn)行探尋。

△與多語言相關(guān)的預(yù)訓(xùn)練模型發(fā)展的歷史脈絡(luò)

△三年來具有一定多語言能力的代表性 LLM（可訓(xùn)練參數(shù)大于 7B）。

從頭訓(xùn)練的LLMs

為了獲得具有多語言能力的語言模型，一種常見的做法是利用不同語言中的所有可用數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。通常會應(yīng)用**語言采樣算法來控制每種語言的重要性。近期的研究表明，根據(jù)Scaling Law，模型的參數(shù)規(guī)模對模型的性能有顯著影響，即更大的模型會帶來更好的性能。

持續(xù)訓(xùn)練的LLMs

另一種提升LLMs多語言能力的方法是持續(xù)訓(xùn)練，這種方法通過使用新數(shù)據(jù)更新模型，而不是從頭開始訓(xùn)練模型。其主要思路是從基礎(chǔ)模型中轉(zhuǎn)移知識，并通過更新的數(shù)據(jù)注入額外的多語言能力，這樣不僅不需要過多的計(jì)算或數(shù)據(jù)資源，還能降低訓(xùn)練成本。

盡管LLMs在非英語語言上取得了顯著進(jìn)展，無論是從零開始訓(xùn)練，還是在基礎(chǔ)模型上持續(xù)訓(xùn)練并擴(kuò)展語言數(shù)據(jù)，但仍存在低資源、知識沖突、知識類型單一等問題。

未來研究需要從進(jìn)一步探索優(yōu)化多語言表示空間，根據(jù)任務(wù)需求量身定制架構(gòu)，而不是僅僅在標(biāo)準(zhǔn)Transformer上擴(kuò)充數(shù)據(jù)，并探索LLMs的終身學(xué)習(xí)能力，以持續(xù)擴(kuò)展LLMs的語言支持。

二、多語言推理策略

多語言推理策略的發(fā)展，對于在不同語言環(huán)境中部署語言模型至關(guān)重要。

主要包括以下幾種。

直接推理

直接推理方法不需要翻譯步驟，從而減少了計(jì)算開銷，并通過提高效率簡化了處理流程。結(jié)果驗(yàn)證了直接推理的優(yōu)點(diǎn)，包括保持語言真實(shí)性、提高處理效率以及在低資源語言中的表現(xiàn)提升。

預(yù)翻譯

直接推理可能并不適用于所有LLMs，這取決于它們的多語言能力。預(yù)翻譯推理通過將輸入的多種語言翻譯成一個(gè)高資源語言（例如英語或中文），利用該語言作為中軸語送給LLMs進(jìn)行推理。

多語言思維鏈

多語言CoT方法對于包含特定文化背景中的復(fù)雜推理任務(wù)表現(xiàn)理想，它能夠?qū)崿F(xiàn)更自然和直觀的問題解決。多語言CoT的常見做法是提示LLMs在查詢的原始語言中建立逐步推理過程，從而能夠保留語言和文化的細(xì)微差別。

Code-switching

Code-switching是指在語言互動(dòng)中，溝通者根據(jù)語境需求在兩種或多種語言之間切換的現(xiàn)象。這個(gè)現(xiàn)象在雙語或多語社區(qū)中很常見，特別是在口頭交流中。解決code-switching是一個(gè)重要且具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)，因?yàn)樵谕评頃r(shí)無法指定所有code-switch文本的語言ID。

多語言檢索增強(qiáng)

多語言RAG的主要方法采用從開放域檢索知識并將其應(yīng)用于上下文中（即增強(qiáng)提示）。當(dāng)LLMs與低資源機(jī)器翻譯結(jié)合使用時(shí)，會出現(xiàn)幻覺和偏離目標(biāo)的問題，而RAG可以通過提高低資源語言方向的翻譯質(zhì)量來緩解這些問題。但是單靠RAG方法在低資源語言上實(shí)現(xiàn)顯著提升，尤其是在LLMs表現(xiàn)較差的情況下，仍然是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。同時(shí)，構(gòu)建適用于低資源語言的檢索器也是一個(gè)挑戰(zhàn)。

未來研究方向包括在多語言環(huán)境下為LLMs設(shè)計(jì)通用推理范式，根據(jù)語言特定特征改進(jìn)推理方法，涌現(xiàn)能力和模型協(xié)作。

三、多語言信息檢索

與上一節(jié)介紹的RAG方法（mIR for LLM）有所不同，本節(jié)將重點(diǎn)討論多語言方面，特別是LLM帶來的多語言檢索的新機(jī)會（LLM for mIR）。

綜合訓(xùn)練數(shù)據(jù)

多語言檢索的合成數(shù)據(jù)集傳統(tǒng)上通過機(jī)器翻譯和自然語義結(jié)構(gòu)，LLM帶來了第三種方法，即通過生成大規(guī)模合成數(shù)據(jù)來以經(jīng)濟(jì)的方式訓(xùn)練檢索模型。

多語言檢索器

檢索器被分為無監(jiān)督稀疏模型、監(jiān)督稀疏模型和監(jiān)督密集模型，其中密集模型可以進(jìn)一步分為單向量模型和多向量模型。許多基于LLM的embedding模型應(yīng)運(yùn)而生，在檢索任務(wù)方面，基于LLM的embedding模型可以通過微調(diào)來提高領(lǐng)域內(nèi)的效果，并具備較好的領(lǐng)域外的泛化能力。或是通過提示LLMs生成稠密和稀疏的表示，從而在段落檢索任務(wù)上實(shí)現(xiàn)具有競爭力的zero-shot性能。

多語言重排器

論文探索了使用 LLM 作為zero-shot 重排序器的方法，在不依賴封閉源 GPT 模型的情況下構(gòu)建列表式重排序器。GPT-4 在該任務(wù)上表現(xiàn)出具有競爭力的zero-shot性能，甚至在一些語言上與機(jī)器翻譯文檔的zero-shot結(jié)果相當(dāng)。

在可訪問的搜索系統(tǒng)中部署LLM仍面臨挑戰(zhàn)，包括索引和搜索過程中的固有高延遲，以及推理和微調(diào)過程中對計(jì)算資源的高需求。當(dāng)前的檢索方法應(yīng)用于LLM，主要將LLM視為一個(gè)知識庫。然而，在低資源語言中，LLM缺乏生成能力且未經(jīng)過大規(guī)模數(shù)據(jù)訓(xùn)練，因此它們難以作為可靠的知識來源。

四、安全性

隨著LLMs在各種應(yīng)用中的廣泛部署，越來越多的安全問題浮出水面。本節(jié)不僅關(guān)注針對不同語言的安全問題，還列舉了常見的安全問題。所研究的方法在所有語言中都同樣有效，并且可以輕松轉(zhuǎn)移到多語言場景中，為未來的研究提供了啟發(fā)性思路。

攻擊方法

一種常見的做法是“越獄”攻擊，通常指的是未經(jīng)授權(quán)訪問或修改模型的底層代碼或功能。實(shí)質(zhì)上，它涉及突破LLMs設(shè)計(jì)或使用政策所施加的限制或約束。它包括繞過安全措施或啟用開發(fā)者未授權(quán)或不允許的功能。LLMs的越獄方法可以分為三種類型：貪婪坐標(biāo)梯度（GCG）越獄、基于提示的越獄和多語言越獄。前兩種方法涉及對LLMs的通用攻擊，后者則強(qiáng)調(diào)通過多種語言進(jìn)行越獄。所有這些方法的目標(biāo)都是繞過LLMs的安全措施，以生成惡意信息。本文基于統(tǒng)一的評估框架調(diào)查了不同越獄方法在各個(gè)LLMs上的表現(xiàn)。

防御方法

LLMs安全性中的防御方法可以分為開源和閉源LLMs兩類。對于開源LLMs，現(xiàn)有的研究通過使用安全指令對基礎(chǔ)模型進(jìn)行微調(diào)來增強(qiáng)安全性。對于閉源LLMs，之前的工作通過審計(jì)輸入提示，采用各種安全判斷策略來防范風(fēng)險(xiǎn)。然而，這些簡單的機(jī)制無法達(dá)到令人滿意的性能，然而，無論采取何種防御機(jī)制，都很難完全消除不安全內(nèi)容的生成。

未來討論

目前，大多數(shù)關(guān)于LLM安全性的研究都是在具有多語言能力的流行模型（如GPT-4和LLaMA）上進(jìn)行的?；趯ΜF(xiàn)有通用攻擊與防御方法的總結(jié)，本文探討了兩個(gè)未來研究的方向：

（1）通過針對LLMs的多語言能力進(jìn)行越獄攻擊。
（2）如何提高LLMs在多語言場景下的魯棒性。

五、領(lǐng)域特定場景

LLM同時(shí)促進(jìn)了其在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用，包括金融、醫(yī)學(xué)、法律、教育、交通等領(lǐng)域。這些領(lǐng)域特定的LLM在相關(guān)領(lǐng)域中展示了良好性能和廣闊的應(yīng)用前景。然而，這些LLM主要集中在英語上，較少有面向中低資源語言的模型，這極大限制了LLM在全球范圍內(nèi)的應(yīng)用。本章介紹了在醫(yī)學(xué)和法律領(lǐng)域進(jìn)行的開創(chuàng)性多語言研究，并探討其局限性與挑戰(zhàn)。

醫(yī)學(xué)領(lǐng)域

為了緩解醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中的多語言問題，現(xiàn)有的研究通常引入多語言醫(yī)學(xué)語料庫，以增強(qiáng)基礎(chǔ)模型的多語言能力，或通過翻譯得到訓(xùn)練語料和評估數(shù)據(jù)。為了進(jìn)一步評估醫(yī)學(xué)LLM的多語言泛化能力，有相關(guān)研究引入了大規(guī)模的多語言醫(yī)學(xué)LLM基準(zhǔn)，涵蓋多種語言。但是其主要工作都是圍繞數(shù)據(jù)展開。

法律領(lǐng)域

與醫(yī)學(xué)領(lǐng)域類似，LLM在法律領(lǐng)域的應(yīng)用主要集中在英語上。當(dāng)擴(kuò)展到其他語言時(shí)，普遍觀察到性能下降的現(xiàn)象。為了應(yīng)對法律領(lǐng)域的特定問題，所提出的模型需要適應(yīng)法律領(lǐng)域的特征，這些特征與其他領(lǐng)域相比，更加注重事實(shí)性、模糊性、結(jié)構(gòu)化和時(shí)效性。

現(xiàn)有LLM在解決領(lǐng)域問題時(shí)首先要考慮數(shù)據(jù)稀缺與翻譯問題。盡管知識遷移在一定程度上提供了一些緩解，但低資源語言的表現(xiàn)不足問題依然存在。通過機(jī)器翻譯或許是緩解低資源的方法，但是機(jī)器翻譯在處理跨多語言的領(lǐng)域特定術(shù)語時(shí)。翻譯中可能包含本地說話者不常用的術(shù)語或短語，也難以全面理解和考慮目標(biāo)語言的本地文化背景。在特定領(lǐng)域（如法律或金融領(lǐng)域），每種語言都承載著受歷史、文化和地區(qū)背景影響的獨(dú)特知識。除了語言的語義層面，挑戰(zhàn)在于如何捕捉這些語言之間的細(xì)微差異，并將語言特定的領(lǐng)域知識整合到LLM中。例如，歐洲理事會和美國司法體系之間的法律定義差異，以及中醫(yī)和西醫(yī)之間的對比，突顯了這一挑戰(zhàn)。

六、數(shù)據(jù)資源、基準(zhǔn)與評估

論文總結(jié)了現(xiàn)有大模型有關(guān)多語言方面的可用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集、基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集，并分析了各種評估方法，提出了未來的改進(jìn)方向。

數(shù)據(jù)資源

作為全球說話人數(shù)最多的語言，英語在互聯(lián)網(wǎng)中占據(jù)主導(dǎo)地位。現(xiàn)有的數(shù)據(jù)資源主要以英語為中心，這種集中化導(dǎo)致了區(qū)域性和本地語言資源的匱乏，加劇了語言瀕危和經(jīng)濟(jì)邊緣化問題。低資源語言由于標(biāo)注錯(cuò)誤或本地用法表達(dá)不充分，質(zhì)量較低，尤其是網(wǎng)絡(luò)爬取數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)主要包含色情、無意義或非語言性內(nèi)容。論文收集了可靠大規(guī)模多語言數(shù)據(jù)資源，但是這些數(shù)據(jù)還存在偏見和公平性問題。

基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集

論文列出了2018年mBERT提出之后的代表性多語言基準(zhǔn)測試?，F(xiàn)有基準(zhǔn)測試種類繁多，但這些基準(zhǔn)測試仍然存在諸如任務(wù)種類受限、缺乏文化和本地化語言特征評估的問題。

在多語言數(shù)據(jù)方面，政府、公司和研究人員需要共同推動(dòng)多語言數(shù)據(jù)資源的良性循環(huán)。通過訪問豐富、精心收集的語言數(shù)據(jù)集，研究人員和開發(fā)者能夠構(gòu)建模型和基準(zhǔn)測試。這些模型和基準(zhǔn)測試的豐富性，反過來又促進(jìn)了更多的發(fā)布、加強(qiáng)了溝通，并推動(dòng)了公司在實(shí)際應(yīng)用場景中的應(yīng)用。這些產(chǎn)出有潛力吸引更多的用戶，而政府主導(dǎo)的指南則有助于生成無毒的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可以進(jìn)一步用于研究和開發(fā)。

七、偏見與公平性

LLM在多語言場景中的偏見可以分為語言偏見和人口偏見。前者是由于不同語言可用訓(xùn)練語料的不平衡，人口偏見則源于互聯(lián)網(wǎng)上的偏見和虛假信息，導(dǎo)致LLM不可避免地繼承了性別、種族和政治背景等方面的人口偏見。因此，其他語言中的偏見和倫理問題依然存在，可能對非英語用戶產(chǎn)生顯著的負(fù)面影響。

八、結(jié)論與未來方向

本文全面回顧了大模型多語言能力的關(guān)鍵模塊及其最新進(jìn)展，分析了大型語言模型在其中的應(yīng)用與挑戰(zhàn)，并展望了未來的發(fā)展方向。

研究團(tuán)隊(duì)提出了訓(xùn)練范式、推理范式、檢索范式、安全性、多領(lǐng)域和實(shí)際評估方法以及去除偏見的創(chuàng)新，作為推動(dòng)大模型多語言性能邁向新高度的關(guān)鍵要素。

未來研究方向包括：

• 可持續(xù)訓(xùn)練范式：理想的情況是利用新獲得的語言數(shù)據(jù)來提高LLM的性能和支持的語言數(shù)量。盡管哺乳動(dòng)物的大腦可以通過皮層回路保護(hù)先前獲得的知識，避免災(zāi)難性遺忘，但神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型缺乏這種能力。因此，在多種語言中實(shí)現(xiàn)所有任務(wù)的良好表現(xiàn)，這一目標(biāo)仍未被充分探索。
• 通用推理范式：現(xiàn)有技術(shù)集中于利用參數(shù)調(diào)優(yōu)技術(shù)和提示工程來探索LLM的潛在多語言能力。論文提出探索在不額外訓(xùn)練的情況下有效解決語言特定問題（如代碼切換、多語言越獄、跨領(lǐng)域適應(yīng)等）的潛在機(jī)制是有益的。
• 面向?qū)嶋H的評估：為了緩解語言障礙問題，多語言社區(qū)急需構(gòu)建一個(gè)全面且權(quán)威的基準(zhǔn)，來評估LLM在多個(gè)方面的多語言能力，這一目標(biāo)可以通過合理結(jié)合多個(gè)基準(zhǔn)或指南來實(shí)現(xiàn)，這些基準(zhǔn)或指南應(yīng)由相應(yīng)語言社區(qū)的語言學(xué)專家發(fā)起。
• 多語言中的偏見影響：現(xiàn)有的LLM繼承了訓(xùn)練語料中的偏見，如何讓LLM避免生成有偏見/有風(fēng)險(xiǎn)的內(nèi)容，并具備在不同語言中生成文化概念的能力，是實(shí)現(xiàn)語言公平技術(shù)的重要且有意義的目標(biāo)。

這篇綜述論文為研究人員和工程師提供了對多語言以及大模型領(lǐng)域的全面了解，指引了未來研究和開發(fā)的方向。讓我們共同期待，大模型技術(shù)在多語言場景中的廣泛應(yīng)用和持續(xù)創(chuàng)新！

論文鏈接：
?????https://arxiv.org/abs/2405.10936??

本文轉(zhuǎn)自AI生成未來 ，作者：AI生成未來

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