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如何实现跨语言的多模态推理能力扩展?

2025-08-29 1.2 K

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:

  • 数据准备阶段
    • 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
    • 使用 train.py--cross_lingual 模式
    • 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

预期效果: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。

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