CRM과 LLM의 결정 경계 이동 문제를 해결하기 위한 다른 접근법 중 하나는 domain adaptation이 있습니다. 이는 다른 도메인에서 학습된 모델을 현재 도메인에 맞게 조정하는 기술로, CRM과 LLM의 결정 경계를 조정하여 일관된 결과를 얻을 수 있습니다. 또한, adversarial training을 활용하여 두 모델 간의 경계를 조정하고 일관성을 유지할 수도 있습니다. 이를 통해 CRM과 LLM의 결정 경계 이동 문제를 완화하고 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다.