当一位德国用户用巴伐利亚方言询问阿尔卑斯登山路线，或俄罗斯用户用鞑靼方言了解伏尔加河历史，AI 能否给出精准回应？

某全球科技巨头与澳鹏 Appen 的合作突破了这一边界——通过 25 万轮跨语言对话训练，让大模型真正理解了从阿拉伯方言到马拉地语等 70 余种语言变体的文化密码。这不仅关乎词汇转换，更是对"语言基因"的解码工程。一起走进本期案例故事。

目标

全球某领先科技企业面临多语言大模型（LLM）的优化需求——旨在突破大模型"表面流畅"的瓶颈，重点提升中文、阿拉伯语、德语、俄语、西班牙语等 30+种语言及 70+种方言变体（如粤语、瑞士德语、拉美西班牙语等）的生成质量。

通过收集人类对 AI 回答的偏好排序，构建具有文化适应性的监督微调数据集，使模型输出同时满足四大标准：语境相关性、逻辑连贯性、事实准确性、表达自然度，显著提升模型在方言场景下的表现力。

挑战

这项语言工程面临三重核心挑战：

人才稀缺性招募如高棉语、马拉地语等小语种的专业人才，需同时满足：母语级语言能力+大模型训练知识+文化背景认知，这类复合型人才在全球范围内都十分稀缺。

文化适配性同一语言的不同方言区可能存在较大的表达差异，需要精确的本地化校准，确保模型输出不仅符合语法规范，还能反映出不同地区的文化认知习惯。

规模化质量控制

在海量数据处理过程中，既要保证 25 万轮对话评价的质量标准统一，又要兼顾各语言独特的修辞习惯，对流程设计提出较高要求；当模型输出存在缺陷时，还需生成符合监督微调要求的优化版本。

解决

澳鹏 Appen 以四步构建结构化解决方案：

专家团队构建组建覆盖所有目标方言的母语专家网络，成员需通过语言能力测试与大模型知识考核，确保能生成符合跨文化语境的对话素材。

多维度模型评估体系与 5 种不同的模型配置进行多轮对话，建立包含连贯性、事实准确性、流畅度、指令遵循度四个核心指标的评估框架，通过系统化排序识别模型在各方言中的表现差异。

监督微调数据准备将优化后的回答转化为标准训练数据，经由语言学家二次校验，确保数据质量满足监督微调要求。

平台化质量管理通过澳鹏 Appen 平台实现工作流标准化，内置质量验证机制与测试题库，保障多语言数据处理的一致性。

成果

澳鹏 Appen 结构化调优方案显著提升了客户大模型在多语言及方言方面的表现：

• 累计交付 25 万组对话数据，模型语言覆盖从最初的 5 个语种 10+方言扩展到 30+个语种 70+方言；

• 模型输出获得文化适配性与语言准确性的双重提升，用户满意度显著提高；

• 通过人类偏好排序结合监督微调，打造能够理解全球语言密码的"AI 语言学家"。