연구진은 지도 학습, 강화 학습, 온정책 증류 등 훈련 후 방법이 추론 정확도에 미치는 영향뿐 아니라 신뢰도 변화를 분석했어요.
3단계 프레임워크를 통해 추론 전, 추론 중, 추론 후 신뢰도를 평가한 결과, 온정책 증류는 추론 전 신뢰도를, 지도 학습은 추론 중 신뢰도를, 강화 학습은 추론 후 신뢰도를 높이는 데 효과적이었어요.
연구진은 신뢰도 신뢰성이 위치에 따라 다르다는 점을 발견하고, 위치 정보를 활용한 PosConf 전략을 제안하여 강화 학습의 응답 집계 성능을 6.1% 향상시켰어요.