보상 모델의 한계를 극복하기 위해 새로운 보상 설계 기법을 고안할 수 있습니다. 첫째로, 다양한 보상 함수를 조합하여 앙상블 학습을 적용할 수 있습니다. 여러 가지 보상 함수를 함께 사용하여 모델이 다양한 측면에서 보상을 받을 수 있도록 하고, 이를 통해 보다 풍부한 학습 신호를 제공할 수 있습니다.
둘째로, 보상 함수에 변화를 주어 다양한 시나리오에서 모델이 학습할 수 있도록 하는 방법을 고려할 수 있습니다. 예를 들어, 보상 함수의 가중치를 동적으로 조절하거나 보상 함수의 형태를 변형시켜 다양한 학습 환경에 적응할 수 있도록 하는 것이 가능합니다.
마지막으로, 보상 함수를 개선하기 위해 인간의 피드백을 활용하는 방법을 고려할 수 있습니다. 인간의 피드백을 통해 모델이 더 정확하고 의미 있는 보상을 받을 수 있도록 지도하여 학습을 진행시키는 방법을 도입함으로써 보상 함수의 한계를 극복할 수 있습니다.