为什么 LLM 模型不能按语言拆分，英文问题就只用英文语料训练出来的模型、日文问题就只用日文语料训练出来的模型，这样不是可以大幅减少参数量？

太低估别人了。
觉得连这么简单的东西都没有尝试过
没有什么用的

@dji38838c 我知道别人尝试过了，我的问题是为什么没有什么用？

除了英文，其他语言没什么信息量吧。特别是汉语语料，全是垃圾。

其他语言的语料加起来也不到英语的零头吧

这样做连基本的翻译功能都没有了。

楼主可知道语言模型最初的目的是为了翻译……
其次，这样做并不能大幅减少参数量，道理就和你掌握一门新语言并不需要从 1+1=2 开始学习一样。大量的知识是与语言无关的。
再其次，清洗训练数据会花费大量的时间。而且更小的训练集 = 更差的模型。

@user8341 LLM 翻译虽然很通顺但不准确，以前用 GPT 翻译经常把意思改了

因为模型能在语言间泛化，不仅包括人类语言，也包括编程语言。而且训练多种语言之后可以承担很多跨语言任务。

#7 > LLM 翻译虽然很通顺但不准确，以前用 GPT 翻译经常把意思改了

当前 SOTA 模型在常见语言互译上已经可以做到相当高的精度，特别是在上下文充足的情况下，已经不是传统的翻译模型可以企及的了。

基本都是英语材料训练的
语言翻译只是一个副产品

@windyboy

你这是自己的猜测，还是实际参与了，还是有确切的数据？

据我所知 24 年 5 月发布的 DeepSeek-V2 的训练数据中文比英文还多 12%

从使用角度来看，与语言无关，加“翻译”两个字就能相同问题，英文问英文答，英文问中文答，中文问中文答，中文问英文答

@user8341 deepseek 不是用别人的模型来训练的吗？

有研究表明，预训练时使用多语言语料是有助于智能提升，且多语言在底层是 Align 的。

一个特别有意思的事情是人类不同的语言的结构都是特别相似的，特别是名词。毕竟我们都生活在同一个地球上，看着同一个太阳。

一个更有意思的应用就是之前的无对齐语料翻译。方法就是比如说用中文的语料训练一个模型，然后用英语训练一个模型，然后用其中的阿拉伯数字 1 ，2 ，3……9 建立两个语言模型的联系。

话说回来，现在基本上都是英语数据为主，其他数据都只是个添头。但是一个添头得数据就能多让模型处理一个语言，所以说对训练来说往往是利大于弊。

因为 LLM 的意思是 LARGE language model ，不仅仅是 language model 。突出的就是要大模型，大数据集。
弄成小模型小数据集效果反而不会那么好。

翻译只占参数量的一小部分，只需要告诉他苹果是 Apple ，不需要再用中文告诉他苹果是圆圆的，通常红色的，上面有个把的水果

参数量和训练语料是两码事，还是说你是指 chinchilla 的 scaling rule ？
目前来看模型智慧水平还是随训练数据量递增的，想要参数量少，直接蒸馏到小模型不就好了。

如果只用单个语言的资料去建立大模型，那怎么算完整呢？比如历史记录大多数都是当地语言的，但对历史的研究可以由用不同的语言的人进行发表。
并且很多的翻译本身就是音译，那算是外语呢还是本土语言？

目前最可行的方法就是蒸馏，用大模型生成数据去训练小模型，o3 mini 就是 o3 或者 o4 生成数据训练的，只需要 20B 就能达到 2000B 的 80%水平，这样成本大大降低

效果极差。

现在主流都是多语言，模型可以自己学会语言的对齐方法。这种学习方法可以让训练语料极少的小语种都获得不错的效果。
你这完全是反着来。

@windyboy #12 建议你到纳斯达克发布这个重大发现，拯救 NVDA 的股价

搞清楚先后顺序，就是发现参数量上去了，模型才有效，即使是单个语言。模型的能力和参数不是线性关系的，大概的门槛是百万级，低于这个数量模型性能会卡在这里，当提升超过后，模型性能会突然大幅提升，人工智能领域叫顿悟/领悟，英文单词叫 Grokking ，很多人研究，但没人知道原因，只有一些统计推测

@windyboy 从你这一句话就可以判断你完全不懂 LLM

reasoning 能力是和语言无关的

LLM 的参数不是用于存储语言，而是用于存储“概念”一个概念自身的维度会比某个语言对应单词的维度更多，语言基本就只是输出时候的某种“偏置”罢了

其实也可以，但你要是问一个中英混合句怎么办🤔而且单个语言模型参数可能下来了，多个语言，模型参数*N 不是又上去了😆而且模型基本遵循残暑越大能力越强，为了效果单语言模型可能也需要扩充到 6710000B 大小，为啥不顺便加入多语言，能够提升模型的综合能力。简单来讲参数下去了，效果也下去了。想效果好就要加数据，最好是多类型数据的混合

今天看到的项目，isbn 可视化：

https://phiresky.github.io/blog/2025/visualizing-all-books-in-isbn-space/

看到你就知道了，中文信息只占全世界 1.x%不是瞎掰。刨去骂人的脏话、官话、套话、恭维的话，实际有用的可能只有 0.00x%了。训练个屁哦？

个人觉得，大模型根本就没有语言这个概念。他只知道 token 或字符？

@Dispatcher 这是何等的傲慢🤡

语言是思维的媒介，不应该让 llm 区分语言，而且有个很大问题是高质量的训练数据大部分都是英文，按 op 的话说，那英文 llm 能力会强到可怕，但是小语种会弱很多，甚至英文 llm 在学习了语言知识之后完全可以替代小语种 llm 。

都是字符吧，最底层还是统计那套原理，给英文和中文有什么区别

1. 大语言模型的根本原理是从语言表象拟合人类深层思维逻辑，并以此预测语言表象。
2. 相同架构下决定模型拟合能力的根本因素是参数数量。

由此可见，参数数量是模型能力的根本，不论你拿任何数据训练任何模型，模型越小能力越差，模型越大能力越强；而为了提升模型能力，需要让模型学习尽可能多的人类语料，从而拟合深层思维，所以语料越多越丰富越好。

@angryfish 中文和英文的 token 是不一样的，我猜可能是因为中英文在高维空间中是某一种对称，在大量英文资料和少量中文资料上训练后，生成的模型相当于一种在两个对称空间中的映射，例如轴对称的双曲线那种感觉，所以我们用中文对话，模型就用在英文空间中的映射对称到中文空间中了。

@Leon6868 #32 OP 可以问问 Deepseek R1 ，它比我回答得更详细。

@Dispatcher 别人说的中文我不知道，您说的中文确实都是垃圾

像是党校的计算机专业新生会问的问题

@Dispatcher 绝大多数中文网文没有 ISBN ，英语世界想要盈利就只能走传统出版流程。

过了个年，这里成了 LLM 民科论坛？

@user8341 #10 如果真是这样的话说明中文语料真的有够垃圾。Deepseek 用中文推理的表现完全不如英文，有的时候叫它做最基本的小学四则运算都能搞错

@LanhuaMa #39

目前各类模型对于数学这块都不行吧？

@flyqie #40

或者说都不太行，这跟语料本身有关系吗？

@LanhuaMa 现在 o3 mini 显示思考过程了，美国人发现用英文提问有时候会出现中文思考。他们自己的解释是数学相关的资料大多数是中文的。

大语言模型的牛逼之处就在于它能展现出跨语言的学习能力啊，限定语言属于本末倒置了。之前有人搞过纯日语模型，没什么下文了

问了一下 deepseek：

嗯，用户问为什么不能把 LLM 按语言拆分，比如英文问题用英文模型，日文用日文模型，这样参数量会减少。这个问题看起来合理，但可能有些深层原因需要考虑。首先，我需要回忆一下 LLM 的工作原理和多语言训练的优势。

首先，LLM 通常是基于 Transformer 架构，这种模型在处理不同语言时能够共享一些底层特征，比如语法结构、词汇关系等。多语言训练可以让模型学习到跨语言的通用表示，这可能提升每种语言的性能，尤其是低资源语言，因为它们可以借助高资源语言的数据。比如，西班牙语和意大利语有相似性，模型可能通过共享参数更好地学习它们。

然后，用户提到拆分语言以减少参数量的想法。表面上看，分开训练每个语言模型，每个模型参数更少，总参数量可能减少。但实际情况可能复杂。比如，如果每个单语模型都达到类似的效果，它们的参数总量可能加起来反而超过多语言模型，因为多语言模型可以共享参数。例如，一个多语言模型有 100B 参数，而 10 个单语模型每个 10B ，总共 100B ，但可能每个单语模型需要更大的参数才能达到多语言模型的性能，导致总参数量更多。

另外，预训练和微调的成本也是一个因素。分开训练多个模型需要更多的计算资源和时间，尤其是在处理多种语言时，维护多个模型可能不划算。还有，多语言模型在跨语言任务上表现更好，比如翻译或跨语言检索，这是单语模型无法做到的。

用户可能没有考虑到迁移学习和数据利用的问题。低资源语言在单语模型中可能表现不佳，而多语言模型通过高资源语言的迁移可以提升效果。另外，模型推理时的灵活性，比如处理混合语言输入，这也是多语言模型的优势。

不过，用户的问题确实有合理之处，比如特定语言优化可能更高效。例如，某些语言可能有独特的结构，单独训练可以更精准。但在实际应用中，平衡参数共享和语言特异性可能需要更复杂的架构，比如在共享参数基础上添加语言特定模块，这可能比完全拆分更有效。

总结起来，虽然拆分语言可能看似减少参数，但由于共享表示的优势、总参数量的潜在增加、训练维护成本、跨语言能力以及低资源语言的提升等因素，多语言模型通常更高效。不过，针对特定场景可能需要混合方法，比如使用语言适配器，在共享大部分参数的同时，为不同语言添加少量参数，这样在减少冗余的同时保持多语言优势。

将大型语言模型（ LLM ）按语言拆分为独立的单语模型看似能减少参数量，但实际上可能得不偿失。以下从技术原理、训练效率和实际应用角度分点解释原因：

1. 跨语言知识共享的天然优势
语言间的共性：不同语言之间存在语法、语义和逻辑的共性。例如，英文和法语的句法结构相似性，或中文成语与日文汉字词的关联性。多语言联合训练允许模型通过共享参数学习这些跨语言模式，而非从头学习每种语言的独立特征。

低资源语言的增强：小语种（如泰语、斯瓦希里语）的语料有限，单独训练效果差。多语言模型通过迁移学习（ Transfer Learning ）将高资源语言（如英语）的抽象知识迁移到低资源语言，显著提升后者性能。

2. 参数量未必减少，甚至可能增加
参数效率悖论：假设一个多语言模型参数量为 100B ，若拆分为 10 个单语模型，每个模型需 10B 参数。但实际中，单语模型要达到同等性能可能需要更大的规模（例如 20B ），导致总参数量反而翻倍（ 10×20B=200B ）。

共享表示的压缩效应：多语言模型中，词嵌入层（ Embedding ）和注意力机制（ Attention ）的权重是跨语言共享的。例如，中文“猫”和英文“cat”在向量空间中会被映射到相近区域，减少了冗余参数。

3. 训练与维护成本的权衡
训练资源消耗：训练 N 个独立单语模型的总算力成本远高于训练一个多语言模型（约为 N 倍）。例如，Meta 的 Llama 3 多语言版本仅需一次训练流程，而拆分成单语模型需重复投入资源。

动态更新的复杂性：语言随时间演变（如新词汇、网络用语），维护多个独立模型的更新成本远高于统一更新多语言模型。

4. 实际应用场景的限制
混合语言输入的普遍性：真实场景中常出现语码混用（ Code-Switching ），例如中英混杂的“今天我要 presentation”。单语模型无法处理此类输入，而多语言模型天然适配。

跨语言任务的必要性：翻译、跨语言检索等任务依赖多语言联合表示。若拆分为单语模型，需额外构建复杂的中间系统（如对齐模块），反而增加系统复杂度。

5. 技术折中方案：模块化设计
若仍需降低参数量，可采用以下策略而非完全拆分：

语言适配器（ Adapters ）：在共享的主干网络上，为每种语言添加小型适配器层（如仅占 1%参数），动态调整语言特性（ Houlsby et al., 2019 ）。

稀疏化训练（ MoE ）：采用混合专家系统（ Mixture of Experts ），让不同语言激活不同子网络，如 Google 的 GLaM 模型在 1.2T 总参数中仅激活 97B 参数/任务。

总结
拆分单语模型虽直观，但会牺牲跨语言能力、增加总成本，且未必减少参数。多语言联合训练通过参数共享实现了“1+1<2”的规模效益，而模块化设计（适配器、MoE ）进一步平衡效率与性能。未来趋势是更高效的多语言统一架构，而非退回单语孤岛。