要解决使用多语言模型时，不同语言中含义相似的句子在嵌入空间中不接近的问题，您需要在训练、微调或后处理阶段改进跨语言对齐。像 mBERT 或 XLM-R 这样的多语言模型经过训练，旨在将来自不同语言的语义等价句子映射到相似的向量，但这并不总是完美，原因可能包括训练数据差异、语言结构差异或领域不匹配。以下是如何有效解决此问题的方法。
首先，使用并行数据微调模型。 如果模型在预训练期间没有接触到足够多的目标语言对齐句子，嵌入可能无法很好地对齐。例如，如果您的任务涉及英语和日语，收集一个平行句对数据集（例如，翻译的产品评论），然后使用对比损失（如三元组损失）或翻译排序目标来微调模型。这迫使模型优先考虑翻译之间的相似性。例如，使用对比损失，您可以明确训练模型来最小化“Hello, how are you?”（英语）与“Hola, ¿cómo estás?”（西班牙语）之间的距离，同时最大化与不相关句子之间的距离。像 SentenceTransformers 这样的库通过提供使用配对数据进行训练的工具来简化这一过程。
其次，调整分词和模型架构。 具有不同书写系统或形态结构的语言（例如，中文 vs. 德语）可能无法有效共享子词标记，导致嵌入未对齐。考虑使用跨语言的共享词汇表或为多语言输入设计的tokenizer。例如，用统一的 SentencePiece 模型替换特定语言的 tokenizer 有助于对齐子词单元。此外，分层调整——例如冻结较早的层并在平行数据上重新训练较高的层——可以在不破坏模型核心多语言知识的情况下改进跨语言映射。
最后，应用后处理技术。 如果无法进行重新训练，可以使用诸如嵌入对齐之类的方法将嵌入投影到共享空间中。例如，使用线性变换（通过 Procrustesian 分析学习）将日语嵌入映射到英语空间，使用少量平行语料库。像 VecMap 或 MUSE 这样的工具可以自动化词嵌入的对齐，并可适用于句子级别的对齐。另一种方法是使用内置对齐的多语言句子嵌入，例如 LaBSE，它明确针对翻译对进行训练。这些步骤确保即使基础模型没有完美对齐，下游应用程序仍然可以利用跨语言相似性。
通过结合有针对性的微调、架构调整和后处理，您可以弥合嵌入空间中不同语言之间的差距，从而实现更强大的跨语言应用程序，如检索、分类或翻译。