要進一步提高GenTel-Shield在不同語言環境下的泛化能力，可以採取以下幾個策略：
多語言數據集擴展：擴大訓練數據集的多語言範圍，涵蓋更多語言的提示和攻擊樣本。這可以通過收集來自不同語言社群的實際用戶輸入和攻擊示例來實現，從而增強模型對各種語言的理解和識別能力。
語言特徵學習：在模型訓練過程中，加入語言特徵的學習，讓模型能夠識別和適應不同語言的語法結構和語義特徵。這可以通過使用多語言嵌入模型（如E5）來實現，這些模型能夠捕捉到不同語言之間的相似性和差異性。
增強數據增強技術：利用數據增強技術生成多樣化的語言樣本，例如同義詞替換、隨機插入和隨機刪除等方法，這樣可以提高模型對語言變異的魯棒性。
跨語言轉移學習：利用已經在某些語言上訓練好的模型，進行跨語言的轉移學習。這樣可以使模型在新語言上快速適應，減少訓練時間和資源消耗。
持續學習和更新：定期更新模型，根據最新的攻擊模式和用戶輸入進行再訓練，確保模型能夠適應不斷變化的語言環境和攻擊策略。