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

Esta pesquisa introduz uma estrutura de ajuste fino (fine-tuning) eficiente em dados para ensinar modelos de raciocínio a realizar code-switching de forma eficaz em tarefas de raciocínio. O objetivo é identificar comportamentos de code-switching benéficos, analisando sistematicamente dados de modelos e tarefas diversas.