Cross-Lingual Transfer Learning and Autonomous Data Bootstrapping for VLM-Based Ottoman Turkish Handwritten Text Recognition
이 논문은 정제된 데이터에 대한 LoRA 미세 조정을 통해 최첨단 성능을 달성하고 자율적인 데이터 부트스트래핑이 정제된 접근 방식과 효과적으로 일치하면서도 주석 비용을 크게 줄일 수 있음을 입증하는 오스만 투르크어 필사체 텍스트 인식을 위한 시각-언어 모델 프레임워크인 Azra를 소개한다.