要進一步提升半監督獎勵建模（SSRM）在低標記資料情況下的性能，可以考慮以下幾個策略：
增強模型的初始能力：在進行SSRM之前，確保所使用的基礎模型具有良好的初始性能。這可以通過在更大且多樣化的資料集上進行預訓練來實現，從而使模型在面對少量標記資料時能夠更好地進行預測。
改進自我訓練的策略：在自我訓練過程中，可以引入更精細的信心閾值設定，根據模型的預測不確定性動態調整閾值，以便更有效地篩選出高信心的偽標籤資料。此外，考慮使用多樣性增強技術，通過生成不同的資料變體來擴展訓練集。
結合其他學習方法：可以將SSRM與其他半監督學習技術結合，例如對抗性訓練或集成學習，這樣可以進一步提高模型的穩健性和準確性。這些方法能夠幫助模型更好地學習資料的潛在結構，從而在標記資料稀缺的情況下仍能獲得良好的性能。
利用外部知識：引入外部知識庫或語義網絡，幫助模型在缺乏標記資料的情況下進行推理和決策。這樣可以提高模型對於偏好學習的理解，進而提升其在低標記資料情況下的表現。