미세 조정을 통해 샘플 품질을 향상시키는 것 외에도 다른 방법으로는 다양한 reward functions을 활용하는 것이 있습니다. Reward functions은 생성된 샘플의 품질을 측정하고 개선하기 위한 중요한 요소입니다. 다양한 reward functions을 사용하여 모델을 학습하고 조정함으로써 다양한 샘플을 생성하고 품질을 향상시킬 수 있습니다. 또한, 생성된 샘플의 다양성을 유지하면서 품질을 향상시키는 방법으로는 Regularization 기법을 활용하는 것이 있습니다. Regularization은 모델의 복잡성을 제어하고 일반화 성능을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다. 이를 통해 모델이 다양한 샘플을 생성하면서도 품질을 향상시킬 수 있습니다.