神经网络Transformer架构中的多语言表示学习 多语言表示学习是指训练单个神经网络模型来理解和生成多种语言的能力。在Transformer架构中，这种能力通过共享参数和跨语言对齐机制实现。其核心原理是在高维向量空间中，将不同语言中语义相似的词或短语映射到相近的位置。 具体实现过程首先从多语言词汇表构建开始。模型会创建一个包含所有支持语言的子词单元（如BPE编码）的统一词汇表。在嵌入层，每个子词单元被转换为向量表示，初始时不同语言的相同子词会共享嵌入。通过多语言平行语料（如翻译对）进行训练时，模型使用共享的Transformer编码器处理所有语言，迫使网络学习语言无关的特征表示。 关键训练机制包括跨语言注意力对齐。在Transformer的注意力层中，模型会学习建立不同语言间相同概念的关联，例如通过翻译语言建模任务，随机掩码一种语言的词并利用另一种语言的上下文进行预测。同时，特殊的语言标识符会被添加到输入序列中，帮助模型区分不同语言。 优化策略涉及平衡语言间的梯度更新。由于不同语言的数据量存在差异，通常采用温度采样平衡策略，对低资源语言给予更高采样概率。此外，对比学习损失函数会被引入，使翻译对在表示空间中更接近，而非翻译对相互远离。 最终形成的多语言表示具备跨语言迁移能力。当模型在一种语言上学习特定任务时，通过共享的语义空间，该能力可部分迁移到其他语言，显著提升低资源语言的性能。这种机制已成为构建大规模多语言系统（如mBERT、XLM-R）的基础架构。