Language models do not "speak" any languages in a literal sense. They are machine learning models that are trained on data in a particular language (or languages), and learn to predict tokens (words) based on patterns in that data.
So you could say a given language model "understands" the language(s) it was trained on, insofar as it has learned probabilities of sequences of words, grammar, etc. - but it does not have any real "understanding" or generation of language. It is just predicting probabilities.
So the short answer is: a language model "speaks" the language(s) it was trained on, but not in a literal sense - it is just generating predictions based on patterns in the data. The more data in more languages, the more multilingual a language model could be - but it still wouldn't really "speak" multiple languages with comprehension.
โมเดลภาษาไม่ "พูด" ภาษาใดๆ ตามความหมายที่แท้จริง เป็นโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลในภาษาใดภาษาหนึ่ง (หรือบางภาษา) และเรียนรู้ที่จะทำนายโทเค็น (คำ) ตามรูปแบบในข้อมูลนั้น ดังนั้นคุณสามารถพูดได้ว่าโมเดลภาษาที่กำหนด "เข้าใจ" ภาษาที่ได้รับการฝึก ตราบเท่าที่ได้เรียนรู้ความน่าจะเป็นของการเรียงลำดับคำ ไวยากรณ์ ฯลฯ - แต่ไม่มี "ความเข้าใจ" หรือการสร้างที่แท้จริงของ ภาษา. มันเป็นเพียงการคาดการณ์ความน่าจะเป็น ดังนั้นคำตอบสั้น ๆ ก็คือ: โมเดลภาษา "พูด" ภาษาที่ได้รับการฝึกฝน แต่ไม่ใช่ในความหมายตามตัวอักษร - มันเป็นเพียงการสร้างการคาดการณ์ตามรูปแบบในข้อมูล ยิ่งมีข้อมูลในภาษาต่างๆ มากเท่าไร โมเดลภาษาก็จะยิ่งมีหลายภาษามากขึ้นเท่านั้น แต่ยังไม่สามารถ "พูด" หลายภาษาด้วยความเข้าใจได้จริงๆ
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence