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
-datasets:
-- p1atdev/gsm8k-ja-slim
-- SyntheticVeryEasyMath5k
-- SyntheticEasyMath1k
-language:
-- ja
-base_model:
-- Qwen/Qwen2.5-1.5B
-library_name: transformers
-tags:
-- grpo
----
-
-# Qwen2.5 1.5B R15
-
-The `<|im_end|>` token does not work.
-
-## Example
-
-```py
-from transformers import pipeline
-
-messages = [
-    {
-        "role": "system",
-        "content": """\
-あなたは思慮深いassistantとして回答します。
-userの質問に対して、<think></think>ブロック内で思考してから、<answer></answer>内にファイナルアンサーし、最後に<|im_end|>で回答終了してください。
-具体的には「<think>ここで思考</think><answer>ここに最終解答</answer><|im_end|>」というような形です。
-userの指示に対応しなさい。""".strip(),
-    {
-        "role": "user",
-        "content": """次の問題を解き、計算結果を数値のみで解答してください。
-ブレナンは学校の課題のために研究をしており、参考にするためにインターネットからファイルをコンピュータにダウンロードする必要がありました。800個のファイルをダウンロードした後、役に立たないものを70%削除しました。さらに400個のファイルをダウンロードしましたが、再び3/5が関係ないことに気づきました。2回目にダウンロードした関係のないファイルを削除した後、彼は何個の価値のあるファイルを持っていましたか？""",
-    },
-]
-prompt = tokenizer.apply_chat_template(
-    messages,
-    tokenize=False,
-    add_generation_prompt=True,
-)
-prompt += "<think>" # optional
-print(prompt)
-
-print(
-    pipe(
-        prompt,
-        do_sample=True,
-        max_new_tokens=512,
-        temperature=0.9,
-    )[0]["generated_text"][len(prompt) :].strip()
-)
-```
+---
+license: apache-2.0
+datasets:
+- p1atdev/gsm8k-ja-slim
+- SyntheticVeryEasyMath5k
+- SyntheticEasyMath1k
+language:
+- zho
+- eng
+- fra
+- spa
+- por
+- deu
+- ita
+- rus
+- jpn
+- kor
+- vie
+- tha
+- ara
+base_model:
+- Qwen/Qwen2.5-1.5B
+library_name: transformers
+tags:
+- grpo
+---
+
+# Qwen2.5 1.5B R15
+
+The `<|im_end|>` token does not work.
+
+## Example
+
+```py
+from transformers import pipeline
+
+messages = [
+    {
+        "role": "system",
+        "content": """\
+あなたは思慮深いassistantとして回答します。
+userの質問に対して、<think></think>ブロック内で思考してから、<answer></answer>内にファイナルアンサーし、最後に<|im_end|>で回答終了してください。
+具体的には「<think>ここで思考</think><answer>ここに最終解答</answer><|im_end|>」というような形です。
+userの指示に対応しなさい。""".strip(),
+    {
+        "role": "user",
+        "content": """次の問題を解き、計算結果を数値のみで解答してください。
+ブレナンは学校の課題のために研究をしており、参考にするためにインターネットからファイルをコンピュータにダウンロードする必要がありました。800個のファイルをダウンロードした後、役に立たないものを70%削除しました。さらに400個のファイルをダウンロードしましたが、再び3/5が関係ないことに気づきました。2回目にダウンロードした関係のないファイルを削除した後、彼は何個の価値のあるファイルを持っていましたか？""",
+    },
+]
+prompt = tokenizer.apply_chat_template(
+    messages,
+    tokenize=False,
+    add_generation_prompt=True,
+)
+prompt += "<think>" # optional
+print(prompt)
+
+print(
+    pipe(
+        prompt,
+        do_sample=True,
+        max_new_tokens=512,
+        temperature=0.9,
+    )[0]["generated_text"][len(prompt) :].strip()
+)
+```