대조적 보상 기반 RLHF 방법을 통해 인간과 AI 간의 상호작용을 개선할 수 있습니다. 이 방법을 통해 AI 모델은 더욱 정확하고 신뢰할 수 있는 보상을 받을 수 있게 되어 인간의 피드백을 더 효과적으로 반영할 수 있습니다. 또한, 대조적 보상은 모델이 불확실한 상황에서도 더욱 안정적으로 학습하고 개선할 수 있도록 돕습니다. 이를 통해 AI 모델은 인간과의 상호작용에서 더 나은 성능을 발휘하고 더욱 신뢰할 수 있는 결과를 제공할 수 있습니다.