연구진이 저자원 언어인 쿠팡 말레이어 번역 성능 향상을 위해 LLM을 지속적 지시 튜닝(CIT) 방식으로 학습하는 'Lius' 모델을 개발했어요. Lius는 명시적 어휘·의미 정보를 활용한 지시문 설계와 CIT를 통해 기존 모델 대비 4~6점, NMT·다국어 LLM 대비 10~13점 성능 향상했어요. 이번 연구는 저자원 언어 번역에서 대규모 병렬 데이터 의존도를 낮추는 데 기여할 수 있음을 보여줘요.