# \#dialect **URL:** https://discuss.pytorch.kr/tag/dialect/7966.md [최신](https://discuss.pytorch.kr/latest.md) · [카테고리](https://discuss.pytorch.kr/categories.md) · [태그](https://discuss.pytorch.kr/tags.md) --- ## [Jeju-Standard Korean Translator: 제주 방언과 표준어를 양방향 번역하는 88M 규모의 모델](https://discuss.pytorch.kr/t/jeju-standard-korean-translator-88m/10471)
**Author:** [@9bow](https://discuss.pytorch.kr/u/9bow)\ **댓글:** 0\ **마지막 업데이트:** [6월 8, 2026, 12:30오전 UTC](https://discuss.pytorch.kr/t/jeju-standard-korean-translator-88m/10471 "2026-06-08T00:30:10Z")
Jeju-Standard Korean Translator 소개 제주 방언(제주어, Jejueo)은 한반도 표준어와 음운, 어휘, 어미 체계가 크게 달라 같은 한국어 화자라도 알아듣기 어려운 경우가 많습니다. 옛 한국어의 흔적인 아래아(ᆞ) 같은 음절이 살아 있고, 종결 어미와 보조 용언의 쓰임이 독특해서 단순한 사투리를 넘어 별도의 언어 변종으로 다뤄지기도 합니다. 유네스코는 2010년 세계 위기 언어 지도(UNESCO Atlas of the World's Languages in Danger)에서 제주어를 "아주 심각하게 위기에 처한(critically endangered)" 언어로 분류했는데, 주로 노년층 화자에게만 온전히 남아 있어 세대가 바뀌면 사라질 위험이 크다는 이유에서였습니다. 이러한 배경에서 제주 방언을 자동으로 표준어로 옮기거나, 반대로 표준어를 제주 방언으로 생성하는 번역 모델은 단순한 편의 도구를 넘어 저자원 방언 보존(Low-Resource Dialect Preservation) 의 기초 인프라가 됩니다. Jeju-Standard Korean Translator는 바로 이 문제를 겨냥한 88.79M 파라미터의 소형 언어 모델입니다. PCN R&S LLM 팀이 공개한 이 모델은 Qwen3 계열의 디코더 전용(Decoder-only) 아키텍처를 채택했으며, 다른 대형 모델을 미세조정한 것이 아니라 처음부터 학습(From-scratch Pretraining) 한 점이 특징입니다. 약 147만 쌍의 제주 방언과 표준어 평행 코퍼스(Parallel Corpus)를 H100 GPU 한 장으로 4시간 동안 학습해, 단일 체크포인트 하나로 방언에서 표준어 , 표준어에서 방언 두 방향을 모두 처리합니다. 흥미로운 점은 이렇게 작은 모델이 번역이라는 좁은 과제에서는 충분히 쓸 만한 품질을 낸다는 것입니다. 방언에서 표준어로 옮기는 방향에서 BLEU 77.67, 표준어에서 방언으로 생성하는 방향에서 BLEU 60.97을 기록했습니다. 모델 가중치는 1…