다른 접근법 중 하나는 GAN(Generative Adversarial Network)을 활용하는 것입니다. GAN은 생성자와 판별자로 구성되어 있으며, 생성자는 실제와 같은 데이터를 생성하고 판별자는 이를 평가합니다. 이를 통해 더 현실적인 코드 혼합 문장을 생성할 수 있습니다. 또한, 강화 학습을 활용하여 모델이 특정 목표를 달성하도록 유도하는 방법도 있습니다. 이를 통해 더 정확하고 다양한 코드 혼합 문장을 생성할 수 있습니다.