cross-scale-transfer

작은 크기의 모델에서 학습한 패턴이나 능력이 동일한 아키텍처를 가진 더 큰 모델에서도 유효하게 작동하는 현상이다. 학습 비용을 절감하는 데 매우 유용하다.