本研究评估了大型语言模型在跨语言任务中的表现，发现其在知识转移上存在困难。提出通过混合语言数据微调模型的方法，能有效提升跨语言能力。研究强调模型规模对事实检测的影响，并提出一致性评估指标，以提高多语言环境下的模型表现，特别是在医疗查询中。

本文探讨了如何通过大型语言模型提升多模态双编码检索系统在多语言和跨语言任务中的性能。研究表明，改进语义表示和检索模型能够有效提高语音与文本的匹配率，增强跨语言检索能力。