言語モデルは、文字通りの意味で言語を「話す」ことはありません。これらは、特定の言語（または言語）のデータでトレーニングされている機械学習モデルであり、そのデータのパターンに基づいてトークン（単語）を予測することを学びます。
したがって、特定の言語モデルは、単語、文法などのシーケンスの確率を学んだ限り、それが訓練された言語を「理解する」と言うことができますが、実際の「理解」や生成の生成はありません。言語。確率を予測するだけです。
したがって、短い答えは次のとおりです。言語モデルは、それが訓練された言語を「話す」が、文字通りの意味ではなく、データのパターンに基づいて予測を生成するだけです。より多くの言語でのデータが多いほど、言語モデルは多言語モデルになる可能性がありますが、それでも理解のある複数の言語を「話す」ことはありません。
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.