대규모 언어 모델(LLM)이 다국어 기능을 보여주지만, 의도한 언어로 일관성 있게 응답하지 못하는 언어 혼동 현상이 발생해요. TLPO는 토큰 수준의 업데이트를 통해 언어 혼동을 완화하는 새로운 프레임워크로, 오류 발생 가능성이 높은 위치를 식별하고 후보 토큰을 탐색해요. 실험 결과, TLPO는 기존 방식보다 언어 일관성을 개선하면서도 downstream 작업 정확도를 유지하는 것으로 나타났어요.