实施宪法式人工智能 (CAI) 和来自AI反馈的强化学习 (reinforcement learning) (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 (alignment)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 (inference)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 (quantization)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。