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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.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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