Think Multilingual, Not Harder: A Data-Efficient Framework for Teaching Reasoning Models to Code-Switch

Esta investigación introduce un marco de ajuste fino (fine-tuning) eficiente en datos para enseñar a los modelos de razonamiento de lenguaje a alternar idiomas (code-switch) de manera efectiva en tareas de razonamiento. Busca identificar comportamientos beneficiosos de alternancia de idiomas, analizando sistemáticamente rastros de razonamiento diversos.