연구진은 BioBERT, PubMedBERT, BioM-ELECTRA 등 기존 생의학 언어 모델이 관련 없는 교차 도메인 쌍을 높은 유사성으로 판단하는 문제를 확인했어요.
Large Behavioural Model (LBM)은 사용자 생애 그래프를 추론하며 임베딩 근접성을 인과적 연결 증거로 받아들여 오류를 증폭시킬 수 있어요.
BIOSSES와 BODHI를 활용한 훈련을 통해 PubMedBERT의 교차 도메인 분리 성능을 크게 향상시켰고, OpenVINO를 통해 추론 지연 시간을 133배 단축했어요.