初期モデルの性能に依存する問題に対しては、いくつかの対策が考えられます。まず、初期モデルの訓練に使用するラベル付きデータの質を向上させることが重要です。高品質なデータを選定し、モデルが基本的な人間の好みを理解できるようにすることで、擬似ラベルの生成精度を向上させることができます。また、初期モデルの訓練において、データの多様性を確保することも重要です。多様なデータセットを使用することで、モデルが異なる文脈や文化的背景を学習し、より一般化された擬似ラベルを生成できるようになります。さらに、擬似ラベルの生成時に信頼度の閾値を設定し、低信頼度の擬似ラベルを除外することで、学習プロセスにおけるエラーの蓄積を防ぐことができます。これにより、初期モデルの性能が低い場合でも、最終的な報酬モデルの品質を保つことが可能になります。