BLOOM 模型主要通过其训练数据组成、模型架构和分词策略来支持多语言任务。该模型在 ROOTS 语料库上进行训练，这是一个包含 46 种自然语言和 13 种编程语言文本的数据集。该数据集确保了广泛的语言覆盖，其中大约 30% 的数据是英语，其余数据分布在西班牙语、法语、阿拉伯语、越南语等语言以及巴斯克语和斯瓦希里语等资源较少的语言中。通过在如此多样化的混合数据上训练，BLOOM 学习了跨语言通用的模式，并且能够泛化到未明确为其进行微调的语言任务。例如，开发者可以用印度尼西亚语向 BLOOM 提问，即使模型未针对该语言进行专门优化，也能收到连贯的回复。
该模型的架构——基于 Transformer 且拥有 1760 亿参数的设计——针对跨语言学习进行了优化。与使用不同组件处理不同语言的模型不同，BLOOM 通过共享参数处理所有语言。这种设置使得从一种语言中学到的知识可以迁移到其他语言。例如，从法语中学到的语法结构由于其语言相似性可能会提高在意大利语中的表现。该架构还通过统一处理所有输入来避免语言特定的偏见，从而实现在受支持语言中的一致性能。开发者可以利用这一点来构建无需特定语言模型即可处理多种语言的应用。
BLOOM 的分词方法进一步增强了多语言支持。它使用在同一多语言数据集上训练的字节对编码 (BPE) 分词器，将文本分割成跨语言通用的子词单元。这减少了处理稀有词的问题，因为诸如“ -tion”（在英语和法语中共享）或“-mente”（在西班牙语和意大利语中常见）等子词会被重用。此外，分词器会在输入中添加语言特定的标记（例如，<fr> 法语），向模型指示目标语言。例如，在西班牙语提示前添加 <es> 可确保输出遵循西班牙语语法。这种子词共享和显式语言标记的组合使 BLOOM 能够处理代码切换并跨语言维持上下文，这对于开发多语言聊天机器人或翻译工具的开发者来说非常实用。