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arXiv Computer Science AIRazonamiento antes de la traducción: Mejorando la traducción automática legal con razonamiento estructurado
Se compara la calidad de la traducción automática neuronal (NMT) en el ámbito legal mediante el uso de modelos de lenguaje con capacidad de razonamiento. Se evalúan modelos pequeños como Qwen3.5 4B, Qwen3.5 9B y Gemma 3 12B, comparándolos con modelos de razonamiento de vanguardia. Se concluye que el aprendizaje por refuerzo puede superar la calidad del ajuste fino supervisado en este dominio.
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