점진적 학습
모델 학습 시 데이터의 난이도나 태스크의 복잡도를 단계적으로 높여가며 가중치를 업데이트하는 방법론이다. 한꺼번에 모든 기능을 학습시키는 방식보다 안정적인 수렴을 돕고, 특히 이중 언어 환경처럼 복잡한 컨텍스트를 다룰 때 모델의 성능을 최적화하는 데 효과적이다.