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TL;DRMeta, 1,600개 이상 언어 지원 Omnilingual ASR 2025년 11월 10일 오픈소스 공개500개 이상 저자원 언어, 78% 언어에서 문자오류율(CER) 10% 이하 성능사용자가 녹음 샘플 몇 개만으로 직접 언어 추가 가능한 확장형 구조7B 파라미터 기반 wav2vec 2.0, LLM-style 인컨텍스트 학습 적용대규모 Omnilingual ASR Corpus 및 파라미터별 모델 오픈Omnilingual ASR: 주요 특징지원 언어: 1,600개 이상, 저자원 언어 500여 개 포함, 기존 ASR의 한계 극복구조: 7B 파라미터 Omnilingual wav2vec 2.0 encoder + CTC/Transformer 기반 decoder학습 방식: 인컨텍스트 학습으로 몇 개의 오..

TL;DRMagistral Small(24B)은 Mistral이 소개한 강화학습 중심 LLM으로, 상용 모델과 견줄 만한 수학·코드 추론 능력을 보여주면서도 완전 오픈소스로 공개된 점이 핵심입니다. 자체 RL 스택으로 훈련되어 reasoning, multilingual, multimodal 처리 성능이 향상되었으며 Apache 2.0 라이선스 덕분에 재사용 자유도가 높습니다.본문Magistral 모델 개요Mistral의 Magistral 프로젝트는 "pure RL from scratch" 접근법으로, SFT(지도학습) 없이 강화학습(Reinforcement Learning, RL)만으로 모델을 훈련하는 새로운 파이프라인입니다.Magistral Medium은 상위 모델로, 이러한 RL 기반 학습을 통해 A..