연구진이 저자원 언어인 쿠팡 말레이어 번역 성능 향상을 위해 LLM을 지속적 지시 튜닝(CIT) 방식으로 학습하는 Lius 모델을 개발했어요. 명시적 어휘·의미 정보를 활용한 지시문 설계와 CIT를 통해 표준 지시 튜닝 모델보다 4~6점, NMT·다국어 LLM 모델보다 10~13점 성능이 향상됐어요. Lius 모델은 대규모 병렬 데이터 의존성을 줄이는 데 기여하며, 저자원 언어 번역에 LLM 활용 가능성을 보여줘요.