대규모 언어 모델의 성능은 언어 간 불균형한 학습 데이터 분포로 인해 영어와 같은 고자원 언어에 편향되어 있다. 본 연구는 언어 간 성능 격차를 정량적으로 측정하는 Language Ranker 방법을 제안하고, 다양한 대규모 언어 모델에 대한 실험 결과를 분석한다.
