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引言
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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
