像 LaBSE (Language-agnostic BERT Sentence Embedding) 和 multilingual-MiniLM 这样的多语言模型在 Sentence Transformers 中非常重要，因为它们能够将来自多种语言的文本嵌入到一个共享的语义空间中。这使得开发者能够执行跨语言任务——例如跨语言的搜索、聚类或句子比较——而无需为每种语言单独构建模型。例如，LaBSE 在 109 种语言上进行了训练，将来自不同语言的句子映射到一个统一的向量空间，因此用英语进行查询可以在西班牙语或中文中检索到相似的结果。 同样，multilingual-MiniLM 使用知识蒸馏将较大模型的功能压缩到一个更小、更高效的架构中，同时保持多语言性能。 这些模型消除了手动翻译管道的需要，从而降低了多语言应用程序的复杂性和延迟。
这些模型的一个关键应用是跨语言语义搜索。例如，客户支持平台可以使用 multilingual-MiniLM 索引 50 种语言的支持请求，并允许用户使用他们的母语进行搜索，同时检索所有语言的相关结果。 另一个例子是对多语言社交媒体帖子进行聚类：单个模型可以对关于同一主题的英语、法语和日语推文进行分组，而无需进行特定于语言的预处理。 传统方法首先需要将所有文本翻译成通用语言，从而引入错误和计算开销。 多语言模型还简化了诸如跨地区匹配电子商务中的产品描述或对齐用于机器翻译训练的并行语料库等任务。 通过以原生方式处理多种语言，这些模型简化了工作流程并降低了基础设施成本。
从技术角度来看，Sentence Transformers 中的多语言模型通常使用双语或多语言并行数据进行训练，其中不同语言的句子传达相同的含义。 例如，LaBSE 使用双编码器架构和对比学习来对齐嵌入空间中的翻译。 Multilingual-MiniLM 从较大的教师模型中提炼知识，保留跨语言能力，同时优化推理速度。 开发人员可以使用最少的代码集成这些模型——例如，使用 sentence-transformers 库通过 model.encode() 计算嵌入，它可以自动处理标记化和语言检测。 但是，不同语言的性能可能会有所不同，特别是那些训练数据有限的语言。 尽管如此，多语言模型为跨语言任务提供了一个实用的基线，使开发人员能够构建可扩展的、与语言无关的系统，而无需维护单独的单语管道。