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:
- 收集目标语言(如西班牙语)的数学题目
- 使用翻译 API 生成对应英文版本
- 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?"}]}
- 构建平行语料库:
- 模型微调阶段
- 使用
train.py
的--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)
- 使用
- 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。
本答案来源于文章《MM-EUREKA:探索视觉推理的多模态强化学习工具》