Adaptive Halting

모델이 토큰별로 필요한 반복 횟수를 계산량에 따라 다르게 배정하는 방식입니다. 학습된 종료 확률이나 누적 확률이 임계값을 넘으면 해당 토큰의 반복을 멈추고, 쉬운 토큰에는 적은 연산을 어려운 토큰에는 더 많은 연산을 할당합니다.