COLM 论文：LLM 声称支持多语言，低资源语言却常答错语种
anas_ant · x · 2026-08-27
新 COLM 位置+实验论文提出 "附带多语言性"（incidental multilingualism） 概念：LLM 从超大规模预训练中顺带学会许多语言并宣称广泛支持，但语言资源越少，模型越容易用错语种回复。
关键发现：
- 前沿模型声称支持的语言数与其实际能完成翻译、开放式生成等简单任务的语言数存在落差；
- 当多个 LLM 智能体在多语言环境下交互时（现实部署中必然出现），协调与下游性能都会受损，作者称之为 "巴别塔问题"（Tower of Babel）。
论文由 anas ant 等与 iamshnoo、Chutong Meng 合作完成。
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