모델 병합
서로 다른 체크포인트나 여러 모델의 가중치를 산술 평균 등의 방식으로 결합하여 하나의 모델로 만드는 기술이다. 추가 학습 없이도 성능을 개선하거나 학습 과정에서의 성능 변동을 완화하여 안정성을 높이는 데 활용된다.