Модель иерархического скрытого выбора показывает, что подкрепленная настройка и обучение с помощью вознаграждения работают совместно для обеспечения составного обобщения в языковых моделях. Подкрепленная настройка предоставляет сырье модулей, в то время как обучение с помощью вознаграждения идентифицирует и переключает атомные модули из сложных следов для решения новых задач. Обучение на сложных следах приводит к более сильному обобщению, чем обучение отдельных модулей, и был найден эффективный протокол, при котором подкрепленная настройка обеспечивает покрытие модулей, а обучение с помощью вознаграждения стимулирует изучение новых составов.