Turn-Normalized Loss

토큰 수준 손실을 단일 턴 단위로 재정규화하여 각 턴이 학습 신호에 균등하게 기여하도록 가중치를 조정하는 방법으로서, 깊은 결정을 충분히 학습시키는 목적을 가진다.