M-MiniGPT4: Multilingual VLLM Alignment via Translated Data

📄 arXiv: 2603.29467v1 📥 PDF

作者: Seung Hun Han, Youssef Mohamed, Mohamed Elhoseiny

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2026-03-31

备注: 6 pages, ACL 2026, Proceedings of the 7th Workshop on African Natural Language Processing (AfricaNLP 2026)

DOI: 10.18653/v1/2026.africanlp-main.2

💡 一句话要点

M-MiniGPT4：通过翻译数据实现多语言VLLM对齐

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多语言视觉语言模型 多语言对齐 翻译数据 视觉语言理解 低资源语言 平行语料库 对比学习

📋 核心要点

  1. 现有视觉语言模型在多语言环境下的性能不足，缺乏对多种语言的有效理解和处理能力。
  2. M-MiniGPT4通过混合使用原生多语言数据和翻译数据，并引入多语言对齐训练阶段，提升模型的多语言VLU能力。
  3. 实验结果表明，M-MiniGPT4在多语言MMMU基准测试中显著优于现有模型，证明了其在多语言VLU方面的有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种多语言视觉大语言模型，名为M-MiniGPT4。我们的模型在11种语言中展现出强大的视觉-语言理解（VLU）能力。我们利用原生多语言数据和翻译数据的混合，来提升MiniGPT4架构的多语言VLU性能。此外，我们提出了一种多语言对齐训练阶段，该阶段使用平行文本语料库来进一步增强我们模型的多语言能力。M-MiniGPT4在多语言MMMU基准测试中实现了36%的准确率，优于同等权重级别的最先进模型，包括在该工作大部分完成后发布的预训练模型。我们开源了我们的模型、代码和翻译数据集，以促进低资源和多语言环境下的未来研究。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决视觉语言模型（VLLM）在多语言环境下的性能瓶颈问题。现有的VLLM通常在单语数据集上训练，导致其在处理其他语言时表现不佳，无法有效理解和生成多语言内容。这限制了VLLM在更广泛的全球化应用场景中的潜力。

核心思路：论文的核心思路是通过引入翻译数据和多语言对齐训练，增强VLLM的多语言能力。具体来说，论文混合使用原生多语言数据和翻译数据进行训练，使模型能够接触到更丰富的语言信息。同时，论文提出了一种多语言对齐训练方法，利用平行文本语料库来对齐不同语言的表示空间，从而提高模型的多语言理解能力。

技术框架：M-MiniGPT4的整体架构基于MiniGPT4，主要包含以下几个阶段：1) 数据准备阶段：收集和处理原生多语言数据和翻译数据，构建混合训练数据集。2) 预训练阶段：使用混合数据集对模型进行预训练，使其具备初步的多语言VLU能力。3) 多语言对齐训练阶段：使用平行文本语料库对模型进行微调，进一步增强其多语言理解能力。4) 评估阶段：在多语言MMMU等基准测试上评估模型的性能。

关键创新：论文的关键创新在于提出了多语言对齐训练方法。该方法利用平行文本语料库，通过对比学习等技术，使模型能够学习到不同语言之间的对应关系，从而提高其多语言理解能力。与传统的单语训练方法相比，多语言对齐训练能够更有效地利用多语言数据，提升模型的泛化能力。

关键设计：在多语言对齐训练阶段，论文使用了对比学习损失函数，鼓励模型将同一语义的不同语言表示映射到相近的向量空间。此外，论文还探索了不同的平行文本语料库和训练策略，以优化模型的性能。具体的参数设置和网络结构细节在论文中有详细描述。

📊 实验亮点

M-MiniGPT4在多语言MMMU基准测试中取得了显著的成果，实现了36%的准确率，超越了同等参数规模的其他模型，包括一些后续发布的预训练模型。这一结果表明，通过翻译数据和多语言对齐训练，可以有效提升VLLM在多语言环境下的性能，为未来的多语言VLLM研究提供了有价值的参考。

🎯 应用场景

M-MiniGPT4的研究成果可广泛应用于多语言智能客服、跨语言信息检索、多语言内容生成等领域。该模型能够理解和生成多种语言的文本，为用户提供更加便捷和个性化的服务。此外，该研究还有助于推动低资源语言的自然语言处理研究，促进全球范围内的信息交流和文化传播。

📄 摘要（原文）

This paper presents a Multilingual Vision Large Language Model, named M-MiniGPT4. Our model exhibits strong vision-language understanding (VLU) capabilities across 11 languages. We utilize a mixture of native multilingual and translated data to push the multilingual VLU performance of the MiniGPT4 architecture. In addition, we propose a multilingual alignment training stage that uses parallel text corpora to further enhance the multilingual capabilities of our model. M-MiniGPT4 achieves 36% accuracy on the multilingual MMMU benchmark, outperforming state-of-the-art models in the same weight class, including foundation models released after the majority of this work was completed. We open-source our models, code, and translated datasets to facilitate future research in low-resource and multilingual settings.