현재 제안된 일관성 정렬 훈련 방법의 한계는 다음과 같습니다:
자체 보상의 한계: 모델의 자체 보상만을 사용하므로 모델이 잘못된 행동에 대해 올바른 피드백을 받지 못할 수 있습니다.
일관성 측정의 한계: 모델이 생성한 응답의 일관성을 측정하는 것이 어려울 수 있으며, 이로 인해 정확한 평가가 어려울 수 있습니다.
이를 극복하기 위한 방안으로는 다음과 같은 접근 방법을 고려할 수 있습니다:
외부 평가자 참여: 외부 평가자를 도입하여 모델의 응답을 평가하고 보완할 수 있습니다.
보다 정교한 일관성 측정: 더 정교한 일관성 측정 방법을 도입하여 모델의 일관성을 더 정확하게 평가할 수 있습니다.
보다 다양한 훈련 데이터: 다양한 유형의 훈련 데이터를 사용하여 모델을 더 다양한 상황에 대응할 수 있도록 합니다.