Cross-Lingual Transfer Learning and Autonomous Data Bootstrapping for VLM-Based Ottoman Turkish Handwritten Text Recognition
Este artículo presenta Azra, un marco de modelo de visión y lenguaje para el reconocimiento de textos manuscritos en turco otomano que logra un rendimiento de vanguardia mediante el ajuste fino con LoRA sobre datos curados y demuestra que el arranque automático de datos puede igualar eficazmente los enfoques curados al tiempo que reduce significativamente los costes de anotación.