Soft Label

تمثيل التفضيل كتوزيع احتمالي (مثل [0.6, 0.4]) بدلاً من اختيار حاد (مثل [1, 0])، مما يحفظ حالة عدم اليقين ويُثري إشارة التدريب.

Representing preference as a probability distribution (e.g. [0.6, 0.4]) rather than a hard choice (e.g. [1, 0]), preserving uncertainty and enriching the training signal.