Beyond Bilingual Transfer: Multilingual Code-Switching in Instruction Tuning

📄 arXiv: 2605.29414v1 📥 PDF

作者: Shunta Asano, Jeonghun Baek, Toshihiko Yamasaki

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2026-05-28

💡 一句话要点

多语言指令调优中，多语言Code-Switching超越双语迁移

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

关键词: 多语言学习 代码切换 指令调优 跨语言迁移 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有研究主要关注双语代码切换，忽略了三种或更多语言的多语言环境。
  2. 本文探索多语言代码切换指令调优，旨在提升多语言理解能力。
  3. 实验结果表明，句子级多语言代码切换能有效提升多语言性能。

📝 摘要（中文）

最近的研究表明，代码切换数据(CSD)，即在同一上下文中混合多种语言的数据，可以改善大型语言模型(LLM)中的跨语言迁移和多语言对齐。然而，现有的研究主要集中在英语和目标语言之间的双语迁移，而对涉及三种或三种以上语言的多语言环境的探索相对较少。在这项工作中，我们研究了跨四种语言（英语、日语、韩语和中文）的多语言代码切换指令调优。我们使用Belebele数据集评估了多语言理解能力。实验表明，简单的句子级多语言CSD能够持续提高所有四种语言的平均多语言性能，这表明多语言代码切换在双语迁移设置之外也是有效的。

🔬 方法详解

问题定义：现有研究在指令调优中，对于代码切换数据的利用主要集中在双语场景，缺乏对多语言混合场景的深入研究。这限制了模型在更复杂、更真实的跨语言环境下的泛化能力。因此，如何有效地利用多语言代码切换数据来提升多语言指令调优的效果是一个关键问题。

核心思路：本文的核心思路是利用多语言代码切换数据进行指令调优，从而使模型能够更好地理解和处理混合多种语言的输入。通过在训练过程中引入多语言代码切换，模型可以学习到不同语言之间的关联和转换规则，从而提升其多语言理解能力。

技术框架：该研究的技术框架主要包括以下几个步骤：1) 构建包含英语、日语、韩语和中文的多语言代码切换数据集；2) 使用该数据集对大型语言模型进行指令调优；3) 使用Belebele数据集评估模型的多语言理解能力。整体流程是先构建数据，然后进行模型训练，最后进行效果评估。

关键创新：该研究的关键创新在于探索了多语言代码切换在指令调优中的应用，并证明了其在提升多语言理解能力方面的有效性。与以往主要关注双语代码切换的研究不同，本文关注的是更复杂的多语言环境，这更贴近实际应用场景。

关键设计：在数据构建方面，采用了句子级别的多语言代码切换。具体的参数设置和损失函数等技术细节在论文中未详细说明，属于未知信息。网络结构方面，使用了大型语言模型作为基础模型，但具体模型架构未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，简单的句子级多语言代码切换数据能够持续提高所有四种语言的平均多语言性能。具体提升幅度以及对比的基线模型在摘要中未提及，属于未知信息。但结论明确指出，多语言代码切换在双语迁移设置之外也是有效的。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多语言聊天机器人、跨语言信息检索、多语言机器翻译等领域。通过提升模型对多语言混合文本的理解能力，可以改善用户在多语言环境下的交互体验，并促进不同语言之间的信息交流。未来，该技术有望应用于更广泛的多语言自然语言处理任务中。

📄 摘要（原文）

Recent studies have shown that code-switching data (CSD), in which multiple languages are mixed within the same context, can improve cross-lingual transfer and multilingual alignment in large language models (LLMs). However, existing studies primarily focus on bilingual transfer between English and a target language, leaving multilingual settings involving three or more languages largely unexplored. In this work, we investigate multilingual code-switching instruction tuning across four languages: English, Japanese, Korean, and Chinese. We evaluate multilingual understanding on Belebele. Our experiments show that simple sentence-level multilingual CSD consistently improves average multilingual performance across all four languages, indicating that multilingual code-switching can be effective beyond bilingual transfer settings.