대조적 보상은 보상 모델의 불확실성을 감소시키는 메커니즘으로 여러 가지 기능을 제공합니다. 먼저, 대조적 보상은 불확실한 경우를 처벌함으로써 모델이 더 정확한 결정을 내릴 수 있도록 돕습니다. 또한, 보상 모델의 불확실성이 높은 경우에는 보상을 선형적으로 감소시켜 모델의 학습에 미치는 영향을 줄입니다. 이를 통해 모델이 불확실성이 높은 상황에서 더욱 안정적으로 학습할 수 있게 됩니다.