2025 計算語言學協會（ACL）大會：預見大型語言模型未來的五大趨勢

每年，國際計算語言學協會（ACL，Association for Computational Linguistics）都會針對自然語言處理（NLP）與大型語言模型（LLM）的發展方向提出前瞻觀察。今年我們看到數個關鍵議題，將直接影響企業在建構、部署與評估人工智慧系統時的策略與方法。

以下整理出今年大會的五大趨勢，以及值得關注的重要研究成果。

1. 公平性與偏見仍是首要挑戰

偏見與對齊問題依然是核心議題，特別是在非英語語言環境中更為明顯。研究人員正著手建立新的基準，用來檢測多語言對齊與置信度評估上的落差。在 Appen，我們也在多語言 LLM 翻譯研究中，深入探討文化細微差異的影響。

核心觀察：

• 顯性偏見與隱性偏見差異：LLM 在自我報告中看似中立，但實際輸出中仍可能出現刻板印象。
• 性別中立翻譯難度高：在語境模糊時，模型往往預設使用陽性代詞。
• 獎勵模型偏重英語：在英語場景中表現良好，但在其他語言上常與人類偏好不一致。
• 非英語語言的置信度評估偏弱：但若改用母語提示詞，表現可顯著改善。
• 翻譯品質受限於語料資源：語言資源的多寡直接影響對齊效果。

推薦閱讀的研究論文：

《顯性與隱性：透過自我反思探究大型語言模型中的社會偏見》（Explicit vs. Implicit: Investigating Social Bias in LLMs through Self-Reflection）

《謹慎翻譯：解決大型語言模型翻譯中的性別偏見、中立性與推理問題》（Translate With Care: Addressing Gender Bias, Neutrality, and Reasoning in Large Language Model Translations）

《MLINGCONF：大型語言模型多語言置信度評估綜合研究》（MLINGCONF: A Comprehensive Study of Multilingual Confidence Estimation on Large Language Models）

《M-REWARDBENCH：多語言場景下的獎勵模型評估》（M-REWARDBENCH: Evaluating Reward Models in Multilingual Settings）

2. 多模態能力持續強化

視覺 — 語言模型已不再侷限於圖像描述。研究人員正推進抽象推理能力（例如多步驟的視覺謎題），並針對現實世界中的多模態任務（如圖片中文字的翻譯）構建更實用的系統。

核心要點：

• 像 MultiStAR 這樣的基準，為多模態人工智慧的評估提供了新的方法。
• 分步式評估指標，能更清楚地定位模型在推理過程中的失效環節。
• 實際應用場景（如複雜背景下的字幕處理），需要更智慧的流程，來完成文字分離、翻譯與重新整合。

推薦閱讀的研究論文：

《超越感知：透過多階段任務評估抽象視覺推理》(Beyond Perception: Evaluating Abstract Visual Reasoning through Multi-Stage Task)

《探索現實背景下的圖像內機器翻譯》(Exploring In-Image Machine Translation with Real-World Background)

3. 大型語言模型的推理能力需驗證

雖然思維鏈提示（Chain-of-thought prompting） 已經提升了模型的推理能力，但可靠性仍然是主要瓶頸。最新方法嘗試結合輕量級檢查與「必要時才啟用的深度驗證」，以同時兼顧準確性與效率。

核心要點：

• 大型語言模型的數學與算術能力，在很大程度上依賴數值精度 —— 量化處理所帶來的負面影響，可能超過單純擴大模型規模的效益。
• 自適應驗證（低成本檢查 + 選擇性深度驗證），能在效能與成本之間取得平衡。
• 基準測試結果顯示，此方法可讓準確率提升 8%–11%，同時效率提高 2–3 倍。

值得關注的研究論文：

《數值精度如何影響大語言模型的算術推理能力》(How Numerical Precision Affects Arithmetical Reasoning Capabilities of LLMs)

《Derailer-Rerailer：面向高效可靠語言模型推理的自適應驗證》(Derailer-Rerailer: Adaptive Verification for Efficient and Reliable Language Model Reasoning)

4. 效率優先於規模

自 2025 年初 DeepSeek 模型發表以來，輕量化模型的發展趨勢持續推動創新。研究人員正積極探索如何在不犧牲準確率的前提下，透過模型壓縮、剪枝與知識蒸餾來精簡大型語言模型。這股潮流使得大規模 AI 在企業場景中的落地與部署更具可行性。

核心重點：

• 混合專家模型（MoE，Mixture of Experts）剪枝技術：可藉由對重疊的專家進行分組與刪減，來減少冗餘計算。
• 貝氏知識蒸餾（Bayesian Distillation）：透過讓小型模型更精準地對齊教師模型，進一步提升效能。
• 小型模型競爭力提升：準確率平均提高 3%-4%，大幅增強其實務應用價值。

值得關注的研究論文：

《為稀疏混合專家模型的任務無關剪枝實現專家知識多樣化》(Diversifying the Expert Knowledge for Task-Agnostic Pruning in Sparse Mixture-of-Experts)

《BayesKD：受限微調場景下的緊湊型大語言模型貝葉斯知識蒸餾》(BayesKD: Bayesian Knowledge Distillation for Compact LLMs in Constrained Fine-tuning Scenarios)

5. 檢索與個人化技術持續進化，更加智慧

大型語言模型在資訊檢索（IR）與對話系統的優化中扮演愈來愈重要的角色。我們觀察到兩個值得特別關注的新興方向：

其一是 在查詢擴展中過濾幻覺內容（hallucination），其二是 打造「角色／人物感知記憶」，以建立更自然、更具一致性的多輪對話體驗。

核心觀察重點：

• 透過過濾小型語言模型所生成文件中的幻覺內容，可顯著提升檢索品質，其表現甚至可媲美大幅更大型的系統。
• 結合「原始查詢」與「LLM 強化後查詢」的檢索結果，可達到目前稀疏檢索（Sparse Retrieval）的最佳性能之一。
• 角色感知對話框架（Persona-aware Dialogue Framework） 藉由整合知識圖譜、記憶庫與混合模型架構，大幅提升多輪對話的一致性、自然度與互動性。

推薦深入閱讀的論文：

《GOLFer：用於過濾與整合小型語言模型在資訊檢索查詢擴展中生成幻覺文檔的工具》(GOLFer: Smaller LM-Generated Documents Hallucination Filter & Combiner for Query Expansion in Information Retrieval)

《Exp4Fuse：基於大語言模型查詢擴展的增強型稀疏檢索排序融合框架》(Exp4Fuse: A Rank Fusion Framework for Enhanced Sparse Retrieval using Large Language Model-based Query Expansion)

《面向多輪個人化對話生成的人物角色感知型大語言模型增強框架》(A Persona-Aware LLM-Enhanced Framework for Multi-Session Personalized Dialogue Generation)

對產業的意義

2025 年計算語言學協會（ACL）大會揭示了未來發展的重要方向：

• 偏見評估更趨複雜：要有效降低偏見，需要針對性地進行微調。
• 多模態技術快速成熟：不過在抽象推理與複雜真實場景的應用上，仍存在挑戰。
• 驗證技術成為標配：企業級 AI 將越來越依賴驗證流程，以在可靠性與成本間找到平衡。
• 緊湊型 LLM 更具可行性：研究焦點逐漸轉向如何讓小而精的模型具備實際部署的可能。
• 智慧檢索與個人化系統進化：未來將能帶來更自然、更貼近人類的互動體驗。

對 AI 領域而言，核心訊息很明確：我們正邁向打造公平、高效，並能理解語境的人工智慧系統。