미세 조정이 다양성을 해치지 않으면서 보상 붕괴를 방지하기 위한 방법으로는 Regularization과 Reward의 균형을 맞추는 것이 중요합니다. Regularization은 모델의 학습을 안정화시키고 다양성을 유지하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한, Reward의 적절한 설정과 보상 함수의 다양성을 고려하여 모델을 학습시키는 것이 중요합니다. 보상 함수를 다양하게 설정하여 모델이 특정 영역에 치우치지 않고 다양한 샘플을 생성하도록 유도할 수 있습니다. 또한, 보상 함수의 일반화 능력을 향상시키기 위해 Regularization을 적용하여 모델의 다양성과 품질을 균형있게 유지할 수 있습니다.