앙상블 기법
여러 개의 모델을 결합하여 하나의 모델보다 더 나은 예측 성능을 얻는 머신러닝 기법이다. 추론 시간 스케일링의 초기 형태 중 하나로 간주될 수 있다.
학습 없이 LLM 성능을 높이는 마법, 추론 시점 스케일링의 모든 것