테스트 타임 최적화
모델의 가중치를 직접 수정하는 학습 과정 없이, 추론(Inference) 단계에서 입력값이나 프롬프트를 조정하여 결과물의 품질을 높이는 기법이다. 연산 비용이 적고 모델의 범용성을 유지할 수 있다는 장점이 있다.