[논문리뷰] Thinking in a Low-Resource Language: What SFT Builds, What RL Fixes, What Accuracy Cannot See본 연구는 저자원 언어(Low-resource language)에서 LLM의 추론 성능을 개선하기 위해 수행되는 SFT와 RL이 모델의 실제 추론 능력에 어떤 영향을 미치는지 규명하고자 한다.#Review#Low-Resource Language#Chain-of-Thought#Supervised Fine-Tuning (SFT)#Reinforcement Learning (RL)#Mixture-of-Experts (MoE)#Training Variance#Language Fidelity2026년 8월 20일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Typhoon OCR: Open Vision-Language Model For Thai Document Extraction기존 VLM이 태국어와 같은 저자원 언어의 복잡한 스크립트 특성(비라틴 문자, 명시적 단어 경계 부재, 스택형 발음 구별 부호) 및 비정형 문서 레이아웃으로 인해 겪는 한계를 해결하는 것입니다.#Review#Vision-Language Model#OCR#Thai Language Processing#Document Understanding#Low-Resource Language#Data Synthesis#Fine-tuning#Layout Analysis2026년 1월 21일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Llama-GENBA-10B: A Trilingual Large Language Model for German, English and Bavarian대규모 언어 모델(LLM)의 영어 중심 편향 을 해결하고, 독일어, 영어, 바이에른어(Bavarian)를 지원하는 삼중 언어 기반 모델인 Llama-GENBA-10B 를 개발하는 것을 목표로 합니다.#Review#Multilingual LLM#Low-Resource Language#German#Bavarian Dialect#Cross-Lingual Transfer#Continuous Pretraining#Llama-3.1#Model Expansion2025년 9월 9일댓글 수 로딩 중