小型LLMで多言語短文分類を効率化：低リソース言語の翻訳ルーティング戦略

多言語短文分類において、高リソース言語と低リソース言語間の性能差は長年の課題です。本研究は、小型言語モデルを活用し、低リソース言語を英語に翻訳してから分類するルーティング戦略を提案。タスク固有のファインチューニング不要で、低リソース言語の分類精度を大幅に向上させつつ、コスト効率も両立させる可能性を示しました。