LMSpell：小模型微调5千句可胜规则纠错

Akesh Gunathilake 等作者发布名为 LMSpell 的实证研究，首次系统比较三类预训练语言模型在多种语言（含低资源语言）上的拼写纠错效果。研究发现，仅有 270M 参数的 Gemma 3 和 mBART50 在 5k 句数据上微调后，即可胜过基于规则的纠错器。 论文还以僧伽罗语为例，展示低资源语言拼写纠错面临的困境。上述结论针对该研究设定的微调数据量与模型，论文称这是首个此类跨语言实证研究。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。