연구자들은 CoPiT을 제안했다. 이는 피벗 기반 번역 파이프라인으로, 전통 문자 몽골어의 데이터 부족 문제를 더 풍부한 리소스를 가진 키릴 문자를 통해 번역을 라우팅하여 해결한다. 이 접근 방식은 문자로 인한 모호성을 해소하여 안정적이고 정확한 의미 전달을 가능하게 한다.

  • CoPiT은 여러 백본 모델과 대상 언어에 걸쳐 직접 번역을 일관되게 상회한다.
  • 이 방법은 상당한 절대적 BLEU 향상과 일관된 1.5-1.6배 COMET 점수 개선을 달성한다.
  • 이러한 향상으로 인해 동등한 평가 설정에서 강력한 오픈소스 모델이 GPT-4.1에 뒤지지 않거나 이를 능가할 수 있다.
  • CoPiT은 전통 문자 텍스트로부터 직접 합성 병렬 데이터를 구축하는 것을 가능하게 한다.
  • 저자들은 몽골어(두 문자 모두)와 영어, 한국어, 러시아어를 아우르는 새로운 다중 문자 병렬 데이터셋을 공개했다.

CoPiT은 내부 리소스 계층 구조를 활용하여 현실적인 저자원 시나리오에서의 데이터 부족을 완화하며, 오픈소스 모델이 독점 시스템과 경쟁할 수 있게 한다.