多语言指令微调研究显示，跨语言迁移和多语言示例能显著提升大模型的多语言指令遵循能力。研究涵盖指令调优方法、数据集构建与训练，提出语义对齐、平行数据集和未标注数据增强等策略，并指出指令微调存在无法增强知识、易致响应质量下降和虚构错误等局限。

多语言指令微调研究表明，跨语言迁移与多语言示例能显著提升大模型的多语言指令跟随能力；多语调优在有限算力下可媲美单语模型；参数高效微调有助于缩小语言性能差距，但可能降低英语表现。