实施宪法式人工智能 (CAI) 和来自AI反馈的强化学习 (RLAIF) 通常需要很大的计算量。训练多个大型模型、产生大量AI反馈以及执行强化学习更新，都需要仔细的资源管理。本章侧重于如何使这些对齐技术在真实使用中高效且可扩展的具体做法。

我们会讲到：

• 分析CAI和RLAIF流程中的计算需求并找出瓶颈。
• 优化AI评价或偏好标签生成的方法，以尽量减少推理成本。
• 提升强化学习循环（尤其是近端策略优化PPO）计算性能的方法，包括速度和内存使用方面。
• 使用数据并行和模型并行技术，在多个设备或机器上进行分布式训练的策略。
• 将蒸馏、量化和剪枝等模型压缩方法应用于已对齐的模型，并评估它们对对齐属性的影响。
• 规划和管理这些任务所需的计算资源（GPU、TPU、内存）的考量。

目标是让您掌握管理计算成本的实际知识，从而有效地实施先进的对齐方法。