多语言大语言模型的发展现状：超越英语
引言
据微软研究院的数据显示，世界上大约88%的语言，即12亿人的母语，缺乏对大型语言模型（LLM）的访问。这是因为大多数LLM都是以英语为中心的，即它们大多是用英语数据构建的，并且面向英语使用者。这种英语的主导地位也存在于LLM的开发中，导致了数字语言鸿沟，可能使大多数人无法享受到LLM的好处。为了解决这个问题，我们需要一个可以在不同语言中训练并执行不同语言任务的LLM。这就是多语言LLM的诞生！
什么是多语言LLM？
多语言LLM可以理解并生成多种语言的文本。它们是在包含不同语言的语料库上训练的，并可以从用户的提示中接受多种语言的任务。
多语言LLM的应用非常广泛，包括将文学作品翻译成当地方言、实时多语言交流、多语言内容创作等。它们可以帮助每个人轻松地获取信息并相互交流，无论他们的语言是什么。
此外，多语言LLM还解决了缺乏文化细微差别和上下文、训练数据限制以及翻译过程中可能丢失的知识等问题。
多语言LLM是如何工作的？
构建一个多语言LLM需要仔细准备各种语言的平衡语料库，并选择一个适合训练模型的架构和训练技术，最好是变压器模型，这对多语言学习非常完美。
一种技术是共享嵌入，它捕捉不同语言中单词的语义意义。这使得LLM学会每种语言的相似性和差异性，从而更好地理解不同的语言。
这种知识也使LLM能够适应各种语言任务，如翻译语言、用不同风格写作等。另一种使用的技术是跨语言迁移学习，其中模型在特定任务上进行微调之前，先在一个大的多语言语料库上进行预训练。
这个两步过程确保了模型在多语言语言理解方面有坚实的基础，使其能够适应各种下游应用。
多语言大语言模型的例子
有几个值得注意的多语言LLM的例子，每个都满足特定的语言需求和文
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