神经网络Transformer架构中的跨语言理解 神经网络Transformer架构中的跨语言理解是指模型处理和理解多种语言的能力，无需为每种语言单独训练。这依赖于共享表示和跨语言对齐技术，使模型能够将知识从高资源语言（如英语）迁移到低资源语言（如斯瓦希里语）。跨语言理解的核心在于学习语言无关的特征，从而在翻译、分类或问答等任务中泛化到不同语言。 跨语言理解的关键步骤包括： 多语言预训练 ：模型在多种语言的混合语料库上进行预训练（例如使用掩码语言建模目标）。这迫使模型学习通用语言模式，而不是特定于某一种语言的特征。例如，在训练过程中，模型可能同时处理英语“the cat sat on the mat”和法语“le chat s'est assis sur le tapis”的句子，并学会将“cat”和“chat”映射到相似的嵌入向量中。 共享词汇表与嵌入空间 ：模型使用一个统一的词汇表覆盖所有语言，并通过投影层将不同语言的词汇映射到同一向量空间。这允许模型直接比较不同语言的词汇相似性，例如英语“house”和西班牙语“casa”在嵌入空间中可能位置接近。 跨语言注意力机制 ：在Transformer的多头注意力层中，模型自动学习语言间的对齐关系。例如，在编码器-解码器结构中，解码器可能通过交叉注意力将法语查询与英语键值对关联，从而实现翻译。 零样本迁移 ：训练完成后，模型可在未见过的语言对上执行任务。例如，仅用英语标注数据训练的文本分类器，可能直接处理德语输入，因为模型已学会将德语表示映射到英语语义空间。 实现跨语言理解的技术细节： 语言标识符 ：在输入序列中添加特殊标记（如“[ EN]”或“[ FR ]”）来指示语言类型，帮助模型区分上下文。 对齐优化 ：通过对比学习或对抗训练明确约束不同语言的表示分布，减少语言间差异。例如，使用梯度反转层使判别器无法区分嵌入来自哪种语言。 多任务学习 ：联合训练翻译、语言建模和下游任务，强化跨语言泛化。 跨语言理解的挑战包括语言结构差异（如语序）、词汇空缺（某些概念在特定语言中缺失）及低资源语言数据不足。当前方法如XLM-R和mT5通过大规模多语言预训练部分解决这些问题，使单一模型能处理百余种语言的任务。