Une étude d'Apple montre que l'entraînement dans une seule langue peut améliorer les compétences multilingues

L'équipe de recherche d'Apple a mené des expériences d'apprentissage renforcé en utilisant 9 modèles et 11 langues, et a découvert que les modèles entraînés uniquement dans une langue pouvaient également améliorer de manière significative leurs capacités de résolution de problèmes dans d'autres langues. Dans le test de français, les modèles entraînés directement en français ont vu leurs résultats augmenter en moyenne de 25,6 points de pourcentage, tandis que les modèles entraînés uniquement en espagnol ont également pu améliorer leurs résultats en français de 24,6 points de pourcentage, avec une différence de seulement 1 point de pourcentage. Les modèles apprennent non seulement les questions spécifiques à une langue, mais maîtrisent également des méthodes de résolution de problèmes applicables à travers les langues. Cependant, le choix de la langue d'entraînement doit rester prudent, car certaines langues peuvent entraîner une dégradation des compétences. Par exemple, le modèle Qwen3-4B a vu ses résultats en anglais diminuer de 19,2 points de pourcentage après un entraînement en swahili, tandis qu'un entraînement multilingue a amélioré les résultats de 4,5 points de pourcentage. Cette étude a principalement vérifié les capacités de raisonnement à travers les langues pour des problèmes mathématiques et logiques, sans aborder des tâches dépendant de la langue elle-même, telles que la compréhension de lecture et les connaissances culturelles.

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