Cohere Labs 论文:数据配比让 3.35B 模型 60 种语言母语推理率超 93%
Cohere_Labs · x · 2026-09-11
Cohere Labs 发布新研究《Building Multilingual Bridges》,研究如何让推理模型用用户提问的语言直接推理(L2 reasoning),而非一律切回英文。
- 团队以数据为中心,系统研究 SFT 阶段的数据构成与调度对推理泛化的影响,训练出 3.35B 的 Tiny Aya L2-Thinker。
- 在覆盖数学、常识推理、指令遵循、开放生成与文化推理的 6 个基准上,60 种语言的母语推理率超过 93%,同时保持性能。
- 关键发现:泛化到未见语言依赖三要素——更广的语言覆盖、易获取的多语言非推理数据,以及足够强的英文推理骨干。
所属事件:Cohere 开源 3.35B 多语言推理模型 Tiny Aya L2-Thinker(3 条相关)→
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