대규모 언어 모델(LLM)은 다양한 자연어 처리 작업에서 뛰어난 성능을 보이지만, 의료 언어의 복잡성과 데이터 부족으로 인해 생물의학 분야에서 고유한 과제에 직면한다. 이 연구는 LLM의 임상 개체명 인식 성능을 향상시키기 위한 전략을 탐구한다.
