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一个直观的解释是训练数据不足，但更本质的问题在于表示空间不匹配。已有研究表明，LLM 已经在统一的语义空间中编码了丰富的跨语言知识，并且在处理多语言文本时会专门「经过」这个统一语义空间（如英语表示空间）。这意味着，LLM 的多语言瓶颈不在缺乏知识，而是难以将已有的知识正确映射到多语言表示空间中。

与此同时，多语言神经机器翻译（NMT）模型在跨语言表示建模方面表现出色。这些 NMT 模型通过 encoder-decoder 架构构建了一个统一的跨语言语义空间，实现上百种语言之间稳定的语义转换。这启发我们：能否将 LLM 的知识处理能力和多语言 NMT 模型的多语言能力组合，实现优势互补？

基于这一思路，中国科学院计算技术研究所 NLP 团队提出了一种新的多语言扩展范式 XBridge：组合 LLM 以英文为中心的通用能力，以及现有多语言 NMT 模型的多语言理解和生成能力，实现二者的能力互补，组合成一个多语言通用模型。换言之，将多语言理解和生成卸载到外部 NMT 模型，LLM 进行以英文为中心的通用知识处理。

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  • 论文：https://arxiv.org/abs/2603.17512

  • 代码：https://github.com/ictnlp/XBridge

  • 模型：https://huggingface.co/collections/ICTNLP/xbridge

该成果已被 ACL 2026 主会接收。

XBridge：模型组合的多语言扩展方案

XBridge 的核心思想是，将多语言能力卸载到 NMT 模型，同时保留 LLM 作为知识处理和推理的核心。

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1. 模型架构

XBridge 采用 encoder-LLM-decoder 三段式架构，模块之间用 MLP 架构的轻量映射层连接：

  • NMT encoder：将多语言输入映射到共享语义空间。

  • LLM：以英语为中心的知识处理和推理核心。

  • NMT decoder：生成目标语言输出。

直观来看，多语言输入首先被 encoder 编码成共享语义表示，再由 LLM 进行知识处理和推理，最后 decoder 映射到目标语言输出，实现完整的多语言「理解 - 处理 - 生成」闭环。

2. 最优运输对齐

由于不同模型之间的表示空间天然不一致，例如 token 粒度上严重错位，单纯利用 MLP 进行跨模型表示映射难以实现语义一致的转换。为解决这一问题，我们引入最优运输（Optimal Transport, OT）对齐目标，自适应地学习 token 粒度的软匹配，从而在不同长度、不同分词方式的异构表示空间之间建立细粒度的语义对齐关系，实现稳定的语义转换和高质量的多语言生成。

3. 三阶段训练策略

为在不同模型之间建立稳定对齐，XBridge 设计三阶段训练策略，LLM 全程无需训练：

  • 跨模型对齐阶段：学习 encoder-LLM-decoder 之间的基础语义映射关系。

  • 编码器适配阶段：让 LLM 学会利用 encoder 表示完成下游任务。

  • 解码器适配阶段：进一步提升 decoder 多语言生成质量。

分阶段的训练设计能够有效避免不同优化目标之间的冲突，使模型能够逐步建立稳定的跨模型映射，并适配下游任务。

实验结果：

不训练 LLM 即可支持高质量未见语言问答

1. 多语言能力成功卸载到 NMT 模型

在 FLORES-101 翻译任务上，XBridge 显著提升了 LLM 在低资源语言或未见语言（如孟加拉语、斯瓦西里语等）上的理解和生成能力，性能接近或超越外部 NMT 模型。这表明 LLM 的多语言能力是可以卸载到外部 NMT 模型的。

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2. 下游任务显著提升

在多语言数学推理（MGSM）和摘要生成（XL-Sum）任务上，XBridge 在低资源语言上获得显著提升，显著缩小高资源、低资源语言的性能差距，同时保持或提升高资源语言性能。值得注意的是，这个过程不需要训练 LLM。

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3. 可泛化、语言无关的跨模型映射

XBridge 在未训练的语言上仍表现出良好的泛化能力，性能甚至接近外部 NMT 模型，这表明 XBridge 学到的是一种语言无关的跨模型映射。此外，OT 任务对语言生成的泛化具有重要作用。

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4. 可控语言生成与无损语言切换

通过控制 decoder 输入语言标签，XBridge 可以灵活指定输出语言，实现任意语言对之间的跨语言生成，同时保持无损的多语言切换。

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以下是一个语言切换示例。

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5. 系统演示

我们借助一阶段的泛化性，直接在 50 种语言的通用指令遵循数据上训练 XBridge。以下是一个 demo，展示了 XBridge 多语言问答能力和语言切换的效果。

总结与展望

通过将多语言能力卸载到外部 NMT 模型，XBridge 在不训练 LLM 的前提下，实现了对低资源和未见语言的高质量支持。除了性能的提升，XBridge 更重要的价值在于为 LLM 的多语言扩展提供了一个新思路：扩展 LLM 的多语言能力，或许不再需要依赖大规模、高质量、多任务的多语言训练数据，而是可以通过组合现有模型，实现低成本扩展。

作者介绍

卜梦煜，中国科学院计算技术研究所博士研究生，导师为冯洋研究员。主要研究方向为多语言大模型。在 ACL、EMNLP 等自然语言处理领域顶级国际会议发表多篇论文。

冯洋，中国科学院院计算技术研究所研究员、博士生导师，担任国际计算语言学学会执委（ACL Secretary）以及 ACL/EMNLP 等多个国际会议高级领域主席，获 ACL 2019 唯一最佳长文奖。主导研发了百聆大模型和 LLaMA-Omni 即时交互语音大模型（曾位列 Huggingface 连续一周模型下载量前十）。