로짓 간격
모델이 예측한 정답 토큰과 오답 토큰 사이의 확률 값 차이를 의미한다. 이 간격이 클수록 모델이 정답을 더 확신하고 있음을 나타내며, 모델의 의사결정 경계 강도를 측정하는 지표로 쓰인다.