Con el desarrollo de grandes modelos de lenguaje (LLMs), han demostrado capacidades poderosas en muchas tareas secundarias. Los métodos existentes de reconocimiento de entidades con nombre (NER) tibetanos a menudo sufren de un alto grado de acoplamiento entre datos y modelos, limitándolos a identificar entidades solo dentro de conjuntos de datos de dominios específicos y dificultando el reconocimiento entre dominios.