연구진은 다국어 LLM의 언어별 성능 격차와 부정적인 교차 언어 간섭 문제를 해결하기 위해 COMPASS라는 새로운 프레임워크를 소개했어요.
COMPASS는 의미론적 격차를 파악하여 적절한 보조 데이터를 선택하고, PEFT를 활용하여 언어별 어댑터를 학습하는 방식으로 긍정적인 교차 언어 전이를 극대화해요.
COMPASS-ECDA는 지속적인 학습 프레임워크로, 데이터 분포 변화를 모니터링하여 모델의 노후화를 방지하고 기존 지식을 보존하는 데 도움을 줘요.