Cross-Lingual Transfer Learning and Autonomous Data Bootstrapping for VLM-Based Ottoman Turkish Handwritten Text Recognition
Este artigo apresenta o Azra, um framework de Modelo de Visão-Linguagem para o reconhecimento de textos manuscritos em turco otomano que alcança o estado da arte por meio de ajuste fino via LoRA em dados curados e demonstra que o bootstrapping autônomo de dados pode equivaler efetivamente a abordagens curadas, reduzindo significativamente os custos de anotação.