言語間移行実施計画
モデルの多言語能力を拡張するためには、3つの段階で進めることができる：
- データ準備::
- パラレルコーパスの構築（中国語／英語／中国語／日本語などの組み合わせを推奨）
- ある
data/カタログmultilingual.jsonこのフィールドにはlanguage_tag
- ブレンドトレーニング::
- 元のモデル単語リストを保持し、SFTスクリプトで追加する。
--lang_loss_weight 0.3パラメトリック - バッチ内で多言語の混合サンプルを推奨（プロジェクトデータローダーでサポート）
- 元のモデル単語リストを保持し、SFTスクリプトで追加する。
- 機能テスト::
- インタラクション・テスト中に指定する
--language en言語の切り替えなどのパラメータ - BLEUなどの指標を用いた定量的評価
- インタラクション・テスト中に指定する
注：小さいサイズのモデル（1.7B）は単一言語ペアに集中することを推奨し、4B以上のモデルは多言語の共同学習を試すことができます。
この答えは記事から得たものである。Qwen3-FineTuning-Playground: Qwen3の大きなモデルを微調整するための、すぐに使えるコードベース。について
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " Qwen3で微調整されたモデルを、言語横断的なシナリオで機能移行させるには？
