शोधकर्ताओं ने CoPiT प्रस्तावित किया, एक पिवट-आधारित अनुवाद पाइपलाइन जो अधिक संसाधन-समृद्ध सिरिलिक लिपि के माध्यम से अनुवादों को रूट करके पारंपरिक-लिपि मंगोलियन के डेटा की कमी को दूर करता है। यह दृष्टिकोण लिपि-जनित अस्पष्टता को हल करता है ताकि स्थिर और सटीक अर्थ स्थानांतरण संभव हो सके।
- CoPiT कई बैकबोन मॉडलों और लक्ष्य भाषाओं में प्रत्यक्ष अनुवाद की तुलना में लगातार बेहतर प्रदर्शन करता है।
- विधि BLEU में महत्वपूर्ण निरपेक्ष सुधार हासिल करती है, जिसके साथ COMET में 1.5-1.6x लगातार लाभ मिलते हैं।
- ये लाभ मजबूत ओपन-सोर्स मॉडलों को तुलनीय मूल्यांकन सेटिंग्स के तहत GPT-4.1 के बराबर या उससे बेहतर प्रदर्शन करने की अनुमति देते हैं।
- CoPiT पारंपरिक-लिपि पाठ से सीधे संश्लेषित समानांतर डेटा का निर्माण सक्षम बनाता है।
- लेखकों ने अंग्रेजी, कोरियन और रूसी के साथ दोनों लिपियों में मंगोलियन को कवर करने वाला एक नया बहु-लिपि समानांतर डेटासेट जारी किया है।
CoPiT आंतरिक संसाधन पदानुक्रमों का लाभ उठाकर यथार्थवादी कम-संसाधन परिदृश्यों में डेटा की कमी को कम करता है, जिससे ओपन-सोर्स मॉडल स्वामित्व वाले सिस्टम के साथ प्रतिस्पर्धा कर सकते हैं।