Improve language tag

Hi! As the model is multilingual, this is a PR to add other languages than English to the language tag to improve the referencing. Note that 29 languages are announced in the README, but only 13 are explicitly listed. I was therefore only able to add these 13 languages.

README.md

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----
-license: apache-2.0
-language:
-- ja
-- en
-base_model:
-- Qwen/Qwen2.5-32B-Instruct
-- abeja/ABEJA-Qwen2.5-32b-Japanese-v0.1
-- cyberagent/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-Japanese
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-
-## 概要
-このモデルはDeepSeek社のR1蒸留モデルである[deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B](https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B)を日本語ファインチューニングしたcyber agent社の[cyberagent/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-Japanese](https://huggingface.co/cyberagent/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-Japanese)に対してAbeja社の[abeja/ABEJA-Qwen2.5-32b-Japanese-v0.1](https://huggingface.co/abeja/ABEJA-Qwen2.5-32b-Japanese-v0.1)をChatVectorを用いて加えたものに、独自の日本語強化ファインチューニングをしたモデルとなります。
-
-このモデルは **長考モデル**ではありません。
-## How to use
-```python
-from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
-
-model_name = "DataPilot/Arrival-32B-Instruct-v0.1"
-tokenizer_name = ""
-
-if tokenizer_name == "":
-    tokenizer_name = model_name
-
-model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
-    model_name,
-    torch_dtype="auto",
-    device_map="auto"
-)
-tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(tokenizer_name)
-
-prompt = "9.9と9.11はどちらのほうが大きいですか？"
-messages = [
-    {"role": "system", "content": "あなたは優秀な日本語アシスタントです。問題解決をするために考えた上で回答を行ってください。"},
-    {"role": "user", "content": prompt}
-]
-text = tokenizer.apply_chat_template(
-    messages,
-    tokenize=False,
-    add_generation_prompt=True
-)
-model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device)
-
-generated_ids = model.generate(
-    **model_inputs,
-    max_new_tokens=1024
-)
-generated_ids = [
-    output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)
-]
-
-response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]
-
-print(response)
-```
-
-## ベンチマーク
-このモデルはELYZA-task100で4.7をマークしました。(評価にはGroqのllama3-70B-8192を使用しました。)
-
-
-## 謝辞
-モデルの作成者であるDeepSeekチーム, Qwenチーム, Abejaチーム, CyberAgentチーム、評価モデルの作成者であるmeta社とAPIを公開しているGroq社、計算資源を貸していただいたVOLTMIND社に感謝を申し上げます。
+---
+license: apache-2.0
+language:
+- zho
+- eng
+- fra
+- spa
+- por
+- deu
+- ita
+- rus
+- jpn
+- kor
+- vie
+- tha
+- ara
+base_model:
+- Qwen/Qwen2.5-32B-Instruct
+- abeja/ABEJA-Qwen2.5-32b-Japanese-v0.1
+- cyberagent/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-Japanese
+---
+
+## 概要
+このモデルはDeepSeek社のR1蒸留モデルである[deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B](https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B)を日本語ファインチューニングしたcyber agent社の[cyberagent/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-Japanese](https://huggingface.co/cyberagent/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-Japanese)に対してAbeja社の[abeja/ABEJA-Qwen2.5-32b-Japanese-v0.1](https://huggingface.co/abeja/ABEJA-Qwen2.5-32b-Japanese-v0.1)をChatVectorを用いて加えたものに、独自の日本語強化ファインチューニングをしたモデルとなります。
+
+このモデルは **長考モデル**ではありません。
+## How to use
+```python
+from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
+
+model_name = "DataPilot/Arrival-32B-Instruct-v0.1"
+tokenizer_name = ""
+
+if tokenizer_name == "":
+    tokenizer_name = model_name
+
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
+    model_name,
+    torch_dtype="auto",
+    device_map="auto"
+)
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(tokenizer_name)
+
+prompt = "9.9と9.11はどちらのほうが大きいですか？"
+messages = [
+    {"role": "system", "content": "あなたは優秀な日本語アシスタントです。問題解決をするために考えた上で回答を行ってください。"},
+    {"role": "user", "content": prompt}
+]
+text = tokenizer.apply_chat_template(
+    messages,
+    tokenize=False,
+    add_generation_prompt=True
+)
+model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device)
+
+generated_ids = model.generate(
+    **model_inputs,
+    max_new_tokens=1024
+)
+generated_ids = [
+    output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)
+]
+
+response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]
+
+print(response)
+```
+
+## ベンチマーク
+このモデルはELYZA-task100で4.7をマークしました。(評価にはGroqのllama3-70B-8192を使用しました。)
+
+
+## 謝辞
+モデルの作成者であるDeepSeekチーム, Qwenチーム, Abejaチーム, CyberAgentチーム、評価モデルの作成者であるmeta社とAPIを公開しているGroq社、計算資源を貸していただいたVOLTMIND社に感謝を申し上げます。