提高模型的跨语言能力是一个多方面的挑战，涉及到模型架构、训练策略、数据使用等多个层面。以下是一些有效的策略：
跨语言指令微调（CoIT）：通过使用翻译任务指令数据和跨语言通用任务指令数据对模型进行微调，可以提升模型在单一非英语语言上的能力。例如，x-LLaMA通过这种方式在六种非英语语言上的平均表现超过了只用英文指令微调的模型27.83% 。
多语言指令微调（MuIT）：这种方法通过混合多语言数据对模型进行指令微调，构建多语言模型，如m-LLaMA。它不仅可以在各语言上达到与定制模型相似的表现，还具备执行多语言指令的能力 。
利用Scaling Law优化数据配比：在资源受限的情况下，通过非线性规划问题优化多语言指令微调的数据配比，以取得最高的平均多语言表现 。
识别语言特定神经元：通过语言激活概率熵（LAPE）识别大模型中的语言特定神经元，有助于理解和提升模型的多语言能力 。
多语言自指令方法：自动为模型生成多样的多语言指令，提高模型遵从自然语言指令的能力，例如PolyLM模型通过这种方法生成了132.7K条多语言指令 。
共享sub-word词汇表：XLM模型通过共享的sub-word字典（如BPE）来提高不同语言在嵌入空间的对齐效果，使用多项式分布对句子采样以保证语料平衡 。
多任务预训练：结合不同的预训练任务，如因果语言建模（CLM）、掩码语言建模（MLM）和翻译语言建模（TLM），来提升模型的跨语言能力 。
跨语言模型预训练：XLM模型证明了预训练跨语言模型在XNLI跨语言分类任务上的有效性，通过结合CLM和MLM或MLM和TLM的方式进行预训练 。
多语言数据混合：在训练过程中混合不同语言的数据，提高模型的泛化能力 。
动态适应机制：根据输入的语言动态选择不同的参数设置和处理策略，以适应不同语言的特点 。
通过这些策略，可以有效地提升模型在多语言环境中的表现，减少对特定语言训练数据的依赖，并提高模型的泛化能力和跨语言迁移效果。
