모델 수프
동일한 사전 학습 모델에서 서로 다른 하이퍼파라미터로 파인튜닝된 여러 모델의 가중치를 평균 내어 하나의 모델을 만드는 기법이다. 앙상블보다 계산 비용이 적으면서도 일반화 성능이 뛰어나다.