본 논문은 대규모 예측 훈련을 통해 다른 시퀀스 도메인에서도 문맥 내 학습(ICL)이 자연적으로 발생할 수 있는지 탐구한다. 특히, 인간 언어 대신 유전체 서열을 사용하여 Evo2 유전체 모델을 훈련하고, 언어 모델과 유전체 모델 간의 ICL 능력을 비교하는 실험 프레임워크를 개발했다. 그 결과, 유전체 모델에서도 언어 모델과 유사하게 문맥 내 시연 횟수가 증가함에 따라 패턴 유추 능력이 향상됨을 확인했다. 이는 ICL이 대규모 예측 모델링의 결과로 발생할 수 있다는 가설을 뒷받침하며, ICL이 언어에 국한되지 않고 다양한 도메인에서 나타날 수 있음을 시사한다.
