최근 파운데이션 모델 (Foundation Models)과 거대 언어 모델 (LLMs)의 획기적인 발전은 게놈 서열 (Genomic Sequences)을 연구하고 해독할 수 있는 새로운 기회를 제공했습니다. DNABERT2와 같은 여러 최첨단 방식들은 트랜스포머 기반 아키텍처 (Transformer-based Architectures)에 의존하는 반면, ConvNova와 같은 다른 방식들은 여전히 더 전통적인 합성곱 모델 (Convolutional Models)을 기반으로 구축됩니다. 그러나 이러한 방법들 간의 체계적인 벤치마크 비교는 여전히 부족한 실정입니다. 트랜스포머 기반 모델은 광범위하고 비용이 많이 드는 사전 학습 (Pre-training)을 필요로 한다는 점을 고려할 때, 성능 향상이 이러한 오버헤드 (Overhead)를 정당화할 수 있는지 평가하는 것이 매우 중요합니다. 더욱이, DNABERT2와 같은 LLM들은 일반적으로 바이트 쌍 인코딩 (Byte Pair Encoding, BPE) 토큰화 (Tokenization)에 의존하는데, DNA 서열 표현에 있어 이 방식의 적절성은 유전체학 (Genomics) 커뮤니티 내에서 여전히 논쟁 중입니다. 본 연구에서는 세 가지 핵심 질문을 조사합니다: (i) 트랜스포머 기반 모델이 대규모 사전 학습을 통해 미세 조정 (Fine-tuning) 작업에서 충분한 개선을 제공하는가, (ii) 이러한 설정에서 사전 학습의 실제 기여도는 무엇인가, (iii) BPE 토큰화가 유전체학 관련 작업의 성능에 어떤 영향을 미치는가?