Nowe badanie teoretyczne obaliza długotrwałe przekonanie o "przekleństwie multilingwalności" w modelach NLP. Naukowcy formalnie udowodnili, że wymiarowość wymagana do doskonałego dopasowania embeddingów wielu języków rośnie jedynie logarytmicznie wraz z rozszerzaniem zakresu języków, co stanowi znacznie mniejszy wzrost niż dotychczasowe szacunki sugerujące trend eksponencjalny.
Badania dotychczasowe obserwowały rzeczywisty spadek wydajności modelów multilingual, gdy dodawano kolejne języki - stąd nazwa "curse of multilinguality". Jednak zespół badawczy wykazał, że na poziomie teorii taka degradacja nie jest nieunikniona. Kluczem jest prawidłowe rozumienie, jakie warunki matematyczne muszą być spełnione, aby model mógł efektywnie reprezentować wiele języków jednocześnie.
To odkrycie sugeruje, że empirycznie obserwowany upadek wydajności wynika bardziej z niedoskonałości rzeczywistych danych treningowych, sposobu uczenia modeli i ograniczeń praktycznych, niż z fundamentalnych barier teoretycznych. Praca zapewnia nową perspektywę na problematykę multilingwalności i może wpłynąć na przyszłe podejścia do projektowania bardziej efektywnych multilingual modeli.