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

该研究分析了多语言大型语言模型（MLLMs）的关键问题，包括语言不平衡、多语言对齐和固有偏差，探讨MLLMs的全球语言表示能力、偏见和挑战，并提出了有前景的研究方向。

Apr, 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

通过多语言对齐方法，本文研究了大型语言模型的多语言能力提升，发现即使在没有注释答案的情况下，仅通过问题翻译数据进行训练的语言模型能够在广泛的未见过的语言中获得显著的性能提升，并利用不同的设置和机理解释方法对多语言场景下的语言模型性能进行了全面分析。

May, 2024

通过构建两个数据集，将 LLaMA 和 BLOOM 的多语言能力扩展到 100 种语言，并使用 DPO 算法对 LLMs 进行与人类反馈的对齐，实现了对 100 种语言的支持，从而定义了最新的、支持 100 种语言的多语言 LLMs 的最新技术。

Jun, 2024

本研究聚焦于大型语言模型在低资源语言（如僧伽罗语）中的表现，填补了此领域的研究空白。通过评估四种最新的语言模型，发现Claude和GPT 4o在直接处理僧伽罗语及其英译方面表现优异，显著优于前版本，而Llama和Mistral虽表现不佳，但在微调后具有改进潜力。该研究为低资源语言处理提供了新的见解和实用模型选择。

Jul, 2024

本研究解决了大型语言模型在高资源语言与低资源语言之间表现差异的问题，并提出了FuxiTranyu，一种旨在满足研究社区对平衡和高性能多语言能力需求的开源多语言大型语言模型。研究表明，FuxiTranyu在多个多语言基准测试中表现出竞争力，有助于推动多语言大型语言模型及其工作机制的进一步研究。

Aug, 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