교사 모델의 편향된 순위 정보를 극복하기 위한 다른 방법으로는 소프트 마진을 도입하여 적응적으로 pairwise 순위를 조정하는 방법이 있습니다. 이 방법은 교사 모델의 불확실성에 따라 pairwise 제약 조건을 동적으로 조정하여 더욱 견고한 학습을 가능하게 합니다. 또한, 전체 리스트 대신 부분 리스트를 증류하는 방법도 교사 모델의 편향된 순위 정보를 극복하는 데 도움이 됩니다. 이러한 다양한 방법을 통해 교사 모델의 편향된 순위 정보를 효과적으로 극복할 수 있습니다.