테스트 타임 학습
모델이 학습 단계를 마친 후 실제 추론(테스트)을 수행하는 과정에서도 입력 데이터를 바탕으로 자신의 상태를 업데이트하는 기법이다. 고정된 가중치를 사용하는 기존 트랜스포머와 달리 실시간으로 도메인에 적응할 수 있는 유연성을 제공한다.