geometric-mean-aggregation

선택된 키 토큰들의 학생-교사 확률비의 로그들을 평균낸 뒤 지수화해 샘플 수준 가중치를 계산하는 방법이다. 희소한 고비율 토큰 영향력을 균형 있게 결합하고 큰 값에 덜 취약한 집계 결과를 만든다.