대형 의료 모델의 높은 매개변수 수로 인한 메모리 및 추론 지연 문제를 해결하기 위해 효율적인 미세 조정 프레임워크(EFCM)를 제안한다. EFCM은 비지도 특징 증류와 미세 조정의 두 단계로 구성되며, 특징 투영 증류(FPD) 방법과 TransScan 모듈을 통해 학생 모델의 지식 흡수 능력을 향상시킨다.
