Large language models can be fine-tuned to extract named entities and correct spelling errors simultaneously, showing promising results in text processing tasks.
대규모 언어 모델(LLM)의 중간 계층에 내재된 예측력을 훈련 과정에서 활용하면, 최종 계층만을 사용하는 기존 방식보다 성능을 향상시킬 수 있다.