연구진은 저자원, 비라틴 문자 언어에 대한 성능 저하 문제를 해결하기 위해 게에즈 문자 기반 언어 모델 VEXMLM을 개발했어요. VEXMLM은 XLM-R의 어휘를 3만 개의 게에즈 문자 서브워드로 확장하고, 암하라어와 티그리냐어 데이터로 학습했어요. VEXMLM은 질문 답변, 개체명 인식, 감성 분석 등에서 기존 모델보다 높은 성능을 보였으며, 19개 아프리카어 언어에 걸쳐 성능 향상을 입증했어요.