近日，新加坡國(guó)家人工智能計(jì)劃與阿里巴巴通義千問團(tuán)隊(duì)聯(lián)合推出了一款名為Qwen-SEA-LION-v4的東南亞多語(yǔ)言大模型。該模型以阿里巴巴開源的"通義千問"為基礎(chǔ)架構(gòu)，專門針對(duì)東南亞地區(qū)復(fù)雜的語(yǔ)言環(huán)境進(jìn)行優(yōu)化，旨在打破當(dāng)?shù)谹I應(yīng)用面臨的"語(yǔ)言壁壘"。

東南亞地區(qū)擁有超過1200種語(yǔ)言，日常交流中多語(yǔ)言混用現(xiàn)象普遍存在。然而，全球主流AI模型多以英語(yǔ)為核心開發(fā)，難以適應(yīng)東南亞多樣化的語(yǔ)言需求。這種技術(shù)落差導(dǎo)致當(dāng)?shù)谹I應(yīng)用長(zhǎng)期面臨"水土不服"的困境，制約了人工智能技術(shù)的本地化發(fā)展。新發(fā)布的Qwen-SEA-LION-v4模型通過技術(shù)創(chuàng)新，為解決這一難題提供了新方案。

該模型在開發(fā)過程中采用了獨(dú)特的雙階段訓(xùn)練策略。預(yù)訓(xùn)練階段覆蓋了119種語(yǔ)言，其中包含大量東南亞地區(qū)使用的小語(yǔ)種，為模型構(gòu)建了廣泛的語(yǔ)言認(rèn)知基礎(chǔ)。后訓(xùn)練階段則重點(diǎn)強(qiáng)化跨語(yǔ)言處理能力，通過增加多語(yǔ)言混合輸入的訓(xùn)練任務(wù)，使模型能夠準(zhǔn)確理解包含多種語(yǔ)言的復(fù)雜文本。這種設(shè)計(jì)使其在"東南亞語(yǔ)言模型全面評(píng)估基準(zhǔn)"（SEA-HELM）的2000億參數(shù)量以下開源模型榜單中脫穎而出，登頂榜首。

目前，這款模型已通過AISingapore官方網(wǎng)站和國(guó)際開源社區(qū)HuggingFace向全球開放下載。開發(fā)者可以自由獲取模型代碼和訓(xùn)練數(shù)據(jù)，進(jìn)行二次開發(fā)或直接部署應(yīng)用。這種開放共享的模式不僅促進(jìn)了技術(shù)交流，也為東南亞地區(qū)的AI生態(tài)建設(shè)提供了重要支撐。隨著模型在本地化場(chǎng)景中的深入應(yīng)用，預(yù)計(jì)將顯著提升當(dāng)?shù)財(cái)?shù)字服務(wù)的語(yǔ)言適配能力，推動(dòng)人工智能技術(shù)在東南亞的普及與創(chuàng)新。