연구진이 튀르키예 사고 추론을 위한 파이프라인 TUDUM을 공개했어요. Qwen-family 27B 모델을 기반으로 튀르키예어 프롬프트에 대한 추론 과정을 튀르키예어로 처리하도록 설계됐어요.
TUDUM은 SFT(감독 학습)를 통해 15,991개의 튀르키예어 추론 예제를 학습하고, GRPO 기반 강화 학습을 적용해 수학적 성능을 개선했어요.
SFT는 모델의 응답 길이를 줄이고 튀르키예어 추론을 일관되게 만들었지만, 벤치마크 정확도는 감소했고, 강화 학습은 일부 벤치마크 성능을 회복했지만 최고 성능을 달성하지 못했어요.