本文系统地研究了大型语言模型在多语言机器翻译中的优势和挑战，并在 102 种语言上评估了 XGLM、OPT、BLOOMZ 和 ChatGPT 四种常见模型的性能。在进一步分析中，本文发现大型语言模型在多语言机器翻译中具有一些新的工作方式。

Apr, 2023

本文通过大量实证研究探索了多语言大型语言模型在涉及语种切换的情况下情感分析、机器翻译和单词级别语言识别等任务的表现。研究显示，虽然这些模型在使用零 / 少量提示时在某些任务中表现出色，但与较小的微调模型相比，它们的性能仍然有所不适。因此，研究者认为未来需要进一步研究来完全弥合这一差距。

May, 2023

本篇综述论文全面分析了大型语言模型的架构及其分类、训练策略、训练数据集和性能评估，并讨论了未来的研究方向，最后总结了大型语言模型研究的重要发现和关键的架构和训练策略。

Jul, 2023

对大型语言模型（LLMs）进行了综述，包括三个流行的LLM系列（GPT，LLaMA，PaLM）的特点、贡献和局限性，同时讨论了构建和增强LLMs的技术、为LLM训练、微调和评估准备的常用数据集以及常用的LLM评估指标，最后讨论了未来的挑战和研究方向。

Feb, 2024

该研究论文对大型语言模型数据集进行了综述和分类，包括预训练语料库、微调数据集、偏好数据集、评估数据集和传统自然语言处理数据集等五个方面；此外还提供了现有数据集资源的综合评估，涵盖8个语言类别和32个领域，包括来自444个数据集的统计信息，共计超过774.5 TB的预训练语料库数据和7亿个实例的其他数据集数据；旨在为研究人员提供整个LLM文本数据集的全貌，并为未来的研究做出贡献。

Feb, 2024

对大型语言模型（LLMs）在多语种环境中的应用进行了综述，包括训练和推理方法、模型安全性、多领域与语言文化、数据集使用，同时讨论了相关方面的主要挑战和潜在解决方案，并提出了进一步增强语言模型的未来研究方向。

May, 2024

本研究解决了大型语言模型（LLM）在欧洲官方语言处理中的差距，提供了对多种LLM家族及其在单语和多语数据集上预训练的方法概述。关键发现是，为欧洲语言定制的LLM具有显著的性能提升潜力，从而推动相关语言处理任务的进展。

Aug, 2024

本研究针对大型语言模型（LLMs）在欧洲官方语言中的应用现状进行了综述，填补了该领域的文献空白。通过对LLaMA、PaLM、GPT和MoE等不同模型的分析，本文提出了改进和增强LLMs的有效方法，并总结了用于预训练的单语和多语数据集。这项工作为今后在欧洲语言环境下的发展提供了有价值的见解。

Aug, 2024

本研究解决了多语言大型语言模型在非英语输出中自然性不足的问题。通过引入新颖的自动语料库水平评估指标，评估了当前先进模型的词汇和句法自然性，并提出了一种有效的方法来提高目标语言的自然性。结果表明，模型在多语言环境中自然性的提升具有显著影响。

Oct, 2024

本研究针对当前多语言大型语言模型（LLMs）在非英语语言中自然性不足的问题，提出了新颖的自动语料库级别评估指标，用以考量多语言LLM输出的词汇和句法自然性。研究发现，大型语言模型在法语和中文中普遍表现出英语影响的模式，并提出了一种简便有效的对齐方法，以提高其在目标语言和领域的自然性，且不影响其在通用基准测试中的表现。

Oct, 2024