<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Multilingual on 中文AI术语词典</title><link>https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/tags/multilingual/</link><description>Recent content in Multilingual on 中文AI术语词典</description><generator>Hugo</generator><language>zh-cn</language><lastBuildDate>Sat, 18 Jul 2026 11:44:45 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/tags/multilingual/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>XLM-RoBERTa</title><link>https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/xlm_roberta/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 11:38:27 +0000</pubDate><guid>https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/xlm_roberta/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>XLM-RoBERTa（跨语言语言模型 RoBERTa）是由 Meta AI 开发的大规模多语言模型。它通过在一个涵盖 100 多种语言的多样化数据集上进行预训练，扩展了 RoBERTa 的架构，从而实现了强大的跨语言理解和生成能力，&lt;/p>
&lt;h3 id="summary">Summary&lt;/h3>
&lt;p>一种基于 RoBERTa 的多语言 Transformer 模型，在超过 100 种语言的庞大文本数据集上进行预训练。&lt;/p>
&lt;h2 id="key-concepts">Key Concepts&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>多语言自然语言处理&lt;/li>
&lt;li>Transformer 架构&lt;/li>
&lt;li>跨语言迁移&lt;/li>
&lt;li>预训练&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;h2 id="use-cases">Use Cases&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>多语言情感分析&lt;/li>
&lt;li>跨语言问答&lt;/li>
&lt;li>机器翻译&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;h2 id="related-terms">Related Terms&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/bert-%E5%8F%8C%E5%90%91%E7%BC%96%E7%A0%81%E5%99%A8%E8%A1%A8%E7%A4%BAtransformer/">BERT (双向编码器表示Transformer)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/roberta-%E4%BC%98%E5%8C%96%E7%89%88%E7%9A%84bert/">RoBERTa (优化版的BERT)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/m-bert-%E5%A4%9A%E8%AF%AD%E8%A8%80bert/">M-BERT (多语言BERT)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/sentence-transformers-%E5%8F%A5%E5%AD%90transformer/">Sentence Transformers (句子Transformer)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;/ul></description></item></channel></rss>