분리 학습
복잡한 학습 목표를 여러 개의 독립적인 구성 요소로 분리하여 학습함으로써 각 요소 간의 간섭을 줄이고 최적화 효율을 높이는 방법론입니다. 모델의 기존 능력을 보존하는 데 유리합니다.