말뭉치 기반 특징 확산(Corpus-Grounded Feature Diffusion)을 통한 번체 중국어 학부모-교사 면담 기반의 자동 개별화

요약

번체 중국어 환경에서 저자원 미세 조정을 통해 개별화 교육 프로그램(IEP)을 자동 생성하는 CGFD 파이프라인을 제안합니다. QLoRA를 활용해 Breeze-7B를 미세 조정하며, 로컬 추론 환경에서도 최신 LLM의 제로샷 성능을 능가하는 결과를 보여줍니다.

핵심 포인트

• CGFD 기반의 저자원 미세 조정 파이프라인 제안
• Breeze-7B 모델을 QLoRA로 미세 조정하여 IEP 생성
• GCD 미사용 경로가 속도와 스키마 준수 측면에서 더 효율적임
• 로컬 추론 시 GPT, Gemini 등 주요 모델의 제로샷 성능 상회