Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

A survey of multilingual large language models

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F26%3AQRA9AWJT" target="_blank" >RIV/00216208:11320/26:QRA9AWJT - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://dx.doi.org/10.1016/j.patter.2024.101118" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1016/j.patter.2024.101118</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1016/j.patter.2024.101118" target="_blank" >10.1016/j.patter.2024.101118</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    A survey of multilingual large language models

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Multilingual large language models (MLLMs) leverage advanced large language models to process and respond to queries across multiple languages, achieving significant success in polyglot tasks. Despite these breakthroughs, a comprehensive survey summarizing existing approaches and recent developments remains absent. To this end, this paper presents a unified and thorough review of the field, highlighting recent progress and emerging trends in MLLM research. The contributions of this paper are as follows. (1) Extensive survey: to our knowledge, this is the pioneering thorough review of multilingual alignment in MLLMs. (2) Unified taxonomy: we provide a unified framework to summarize the current progress in MLLMs. (3) Emerging frontiers: key emerging frontiers are identified, alongside a discussion of associated challenges. (4) Abundant resources: we collect abundant open-source resources, including relevant papers, data corpora, and leaderboards. We hope our work can provide the community quick access and spur breakthrough research in MLLMs. © 2024 The Author(s)

  • Název v anglickém jazyce

    A survey of multilingual large language models

  • Popis výsledku anglicky

    Multilingual large language models (MLLMs) leverage advanced large language models to process and respond to queries across multiple languages, achieving significant success in polyglot tasks. Despite these breakthroughs, a comprehensive survey summarizing existing approaches and recent developments remains absent. To this end, this paper presents a unified and thorough review of the field, highlighting recent progress and emerging trends in MLLM research. The contributions of this paper are as follows. (1) Extensive survey: to our knowledge, this is the pioneering thorough review of multilingual alignment in MLLMs. (2) Unified taxonomy: we provide a unified framework to summarize the current progress in MLLMs. (3) Emerging frontiers: key emerging frontiers are identified, alongside a discussion of associated challenges. (4) Abundant resources: we collect abundant open-source resources, including relevant papers, data corpora, and leaderboards. We hope our work can provide the community quick access and spur breakthrough research in MLLMs. © 2024 The Author(s)

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>SC</sub> - Článek v periodiku v databázi SCOPUS

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2025

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Patterns

  • ISSN

    2666-3899

  • e-ISSN

  • Svazek periodika

    6

  • Číslo periodika v rámci svazku

    1

  • Stát vydavatele periodika

    US - Spojené státy americké

  • Počet stran výsledku

    30

  • Strana od-do

    1-30

  • Kód UT WoS článku

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-85214322083