鉴于对能够大规模运作的对齐技术的需求，本章介绍AI反馈强化学习 (RLAIF)。人类反馈强化学习 (RLHF) 依赖人工标注者创建偏好数据，而RLAIF则用AI生成的反馈来替代。这种方法旨在比单纯的人工标注更有效率地提供监督信号。

本章审查RLAIF的运作方式。您将学到：

• RLAIF的主要思想以及它与标准RLHF流程的区别。
• 生成AI偏好标签的策略，可能涉及使用指导性章程或其他已对齐的模型。
• 如何训练一个偏好模型 $p_\theta(y_w \succ y_l | x)$，使其能够根据AI生成的标签，预测对于给定提示 $x$，两种响应 ($y_w$， $y_l$) 中的哪一个更好。
• 将偏好模型的输出转换为适用于强化学习的标量奖励信号 $r(x, y)$ 的方法。
• 应用强化学习算法（例如近端策略优化 (PPO)）时，使用AI生成奖励信号的考虑因素。
• 使用AI反馈时与训练稳定性和收敛相关的常见问题，以及缓解这些问题的方法。
• RLAIF做法的理论依据和已知局限性。