교사-학생 학습
교사 모델과 학생 모델 간의 상호작용으로 학습 데이터를 구성하는 기법으로, 교사가 학생의 출력 분포에서 샘플을 선택하거나 재조정하여 학생이 더 효율적으로 학습하도록 유도하는 방식이다. 입력 문장이나 샘플을 학생의 현재 분포에 맞춰 재샘플링하고 그에 따른 손실을 최적화하는 과정이 핵심이며, 학생의 약한 영역을 강조해 데이터 효율성을 높이는 목적이 있다. 이 기법은 표준 감독학습과 달리 동적 데이터 선택을 통해 과적합을 줄이고 일반화 성능을 개선하려는 연구 문맥에서 중요하다.
