跨语言迁移学习的挑战主要包括以下几个方面：

  1. 语言差异：不同语言之间存在着不同的语法结构、词汇表、语义等差异，这导致模型无法直接将一种语言的知识迁移到另一种语言上。语言差异给跨语言迁移学习增加了一定的难度。

  2. 数据稀缺：不同语言的数据量可能存在较大差异，某些语言的数据量可能明显较少。数据稀缺使得跨语言迁移学习难以找到足够数量和质量的训练样本，从而限制了模型的性能。

  3. 翻译质量：跨语言迁移学习一种常见的方法是通过翻译将源语言的数据转换为目标语言的数据，然后用目标语言的数据进行训练。然而，翻译质量可能会影响到迁移学习的效果，低质量的翻译会引入噪音，从而影响模型性能。

  4. 跨语言标注困难：在跨语言迁移学习中，获取大规模的跨语言标注数据是一个较大的挑战。跨语言的标注成本较高，需要解决语言间的难以对齐等问题，这导致标注数据的规模相对较小，限制了模型的训练和性能。

  5. 语言间的领域差异：不同语言之间有可能存在领域差异，比如不同语言的新闻报道的领域特点可能不同。在进行跨语言迁移学习时，需要考虑语言间的领域差异，以及如何处理领域差异对模型性能的影响。

  为解决这些挑战，研究者提出了一些方法和技术，如基于字级别的迁移学习、多语言共享模型、自适应对抗训练等。通过这些方法，可以一定程度上缓解跨语言迁移学习中的挑战，并提高模型的性能。