研究者らは、CoPiTを提案した。これはピボットベースの翻訳パイプラインであり、伝統文字モンゴル語のデータ不足に対処するため、よりリソース豊富なキリル文字経由で翻訳をルーティングする。このアプローチは、文字由来の曖昧さを解消し、安定して正確な意味伝達を可能にする。

  • CoPiTは、複数のバックボーンモデルと対象言語にわたり、直接翻訳を一貫して上回る。
  • この手法は、BLEUの大幅な絶対的改善と、一貫した1.5-1.6倍のCOMETスコア向上を実現する。
  • これらの向上により、同等の評価設定において、強力なオープンソースモデルがGPT-4.1に追いつくか、それを超えることができる。
  • CoPiTは、伝統文字テキストから直接合成平行データを構築することを可能にする。
  • 著者らは、モンゴル語（両方の文字）と英語、韓国語、ロシア語をカバーする新しいマルチスクリプト平行データセットを公開した。

CoPiTは、内部リソース階層を活用することで、現実的な低資源シナリオにおけるデータ不足を緩和し、オープンソースモデルがプロプライエタリシステムと競争できるようにする。