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초록·키워드
방사선 보고서를 일반인이 이해할 수 있는 형태로 요약하는 것은 환자의 의사소통과 건강 정보 이해도를 높이는 데 중요한 역할을 한다. 최근 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLM)을 활용한 요약 방식 이 주목받고 있지만, 소형 언어 모델은 의료 분야에 대한 전문 지식이 부족해 성능이 제한적이다. 이를 보완 하기 위한 미세 조정(Fine-Tuning) 방식은 막대한 GPU 자원과대규모 의료 데이터를 필요로 하나, 데이터 보 안 문제로 인해 현실적으로 적용이 어렵다. 본 연구는 미세 조정없이도 외부 평가자 LLM의 피드백을 활용한 자기 개선(Self-Improvement) 구조가 소형 모델의 의료 요약 성능을 향상시킬 수 있는지를 검증하였다. 이 ... 전체 초록 보기
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UCI(KEPA) : I410-151-25-02-093745093
