多语言性能优化的全流程方案
虽然 R1T2 支持多语言，但非英语场景需要特殊处理：
前処理段階
- 语言标识注入：在 prompt 开头添加
[lang=xx]标识 - 混合语料微调：使用 HuggingFace Trainer 进行 500-1000 步的适配训练
- Tokenizer 扩展：对低资源语言添加新 tokens
ランタイム最適化
- 温度分层控制：拉丁语系用 0.7，东亚语言用 0.5
- 长度惩罚调整::
length_penalty=1.2（中文需更长的表达） - 文化适配模板：为不同语言准备格式模板（如日语敬语体系）
典型代码实现
# 德语技术文档生成示例
de_prompt = "[lang=de] Erklären Sie die Quantencomputing-Grundlagen im technischen Stil"
inputs = tokenizer(de_prompt, return_tensors="pt").to("cuda")
de_config = {
"temperature": 0.6,
"length_penalty": 1.1,
"num_beams": 3
}
outputs = model.generate(**inputs, **de_config)指標の評価：建议使用 BLEU 和 BERTScore 进行跨语言质量评估。针对特定语言，可添加language-specific stop words列表来优化停止条件。
この答えは記事から得たものである。DeepSeek-TNG-R1T2-Chimera: ドイツTNG社がDeepSeekの機能強化を発表について
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