在对AI反馈强化学习 (reinforcement learning)（RLAIF）的理论认识之上，本节将详细阐述实际实施步骤。我们将从理论层面转向构建RLAIF流程的各个组成部分。

您将学习如何构建AI偏好标注器、管理收集到的偏好数据，以及训练偏好模型，该模型通常表示为函数 $P(y_1 \succ y_2 | x)$，而 $y_1$ 和 $y_2$ 则是对提示 $x$ 的可能回应。随后，我们将介绍如何设置和执行近端策略优化（PPO）循环，该循环使用从偏好模型获得的学习奖励信号。我们还将讨论实际考量，例如超参数 (parameter) (hyperparameter)调整、针对大型模型和数据集扩展训练过程的方法，以及识别并纠正RLAIF实施中遇到的常见问题。