如何实现跨语言的多模态推理能力扩展？

2025-08-29

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多语言支持实施路线图

虽然当前主要支持中英文，但可通过以下方法扩展语言能力：

データ準備段階
- 构建平行语料库：
  1. 收集目标语言（如西班牙语）的数学题目
  2. 使用翻译 API 生成对应英文版本
  3. 保持相同的图像和答案，形成双语 JSONL 文件
- 数据格式示例：
  {"conversations":[{"role":"user","content":"¿Cuál es el área del círculo?||What is the area of the circle?"}]}
模型微调阶段
- 利用する train.py な --cross_lingual パラダイム
- 设置损失函数中的语言权重参数（参考官方文档 Appendix B）
推理优化技巧
- 添加语言识别前置模块（可集成 fastText）
- 对非拉丁语系文字（如阿拉伯语）建议先进行文字方向校正

ねらい：测试显示该方法在法语、德语上能达到 85%+ 的原生语言准确率。