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한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 멀티미디어학회논문지 제29권 제3호
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    초록·키워드

    This study investigates the extraction of differences unique to the application invention using small LLMs under resource-constrained environments. Given technically similar invention pairs annotated with emphasis markers(**), the task is explicitly defined as selectively identifying only those differences that are emphasized and unique to the Application Invention. We compare Baseline, Prompt Engineering, and Fine-tuning approaches using Qwen2.5-14B. Experimental results show that Prompt Engineering and Fine-tuning outperform the Baseline, with the fine-tuned small model slightly exceeding the baseline performance of GPT-OSS-120B, indicating that task-specific adaptation can offset model scale limitations.

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      UCI(KEPA) : I410-151-26-02-096577467