기반 모델의 성능을 정확하게 예측하기 위해서는 모델 앙상블의 다양성이 중요하다. 단일 기반 모델에서 선형 헤드 초기화 다양성을 주입하거나 다양한 기반 모델을 활용하면 동의-선상 현상을 관찰할 수 있으며, 이를 통해 정확한 성능 예측이 가능하다.
