대조적 보상 기반 RLHF 방법은 다른 AI 모델 학습 과정에도 적용될 수 있습니다. 이를 위해서는 먼저 해당 AI 모델의 reward model을 개선하고 보상 모델의 불확실성을 감소시키는 방법을 도입해야 합니다. 이후에는 offline sampling을 통해 baseline responses를 수집하고 contrastive rewards를 계산하여 보상 모델을 보완하는 과정을 거칠 수 있습니다. 이를 통해 AI 모델의 학습 과정을 개선하고 더 효율적인 결과를 얻을 수 있습니다.