在确立了使用近端策略优化（PPO）的标准三阶段人类反馈强化学习 (reinforcement learning)（RLHF）流程后，我们将重心转向更进阶的方法和替代方案。尽管基于PPO的方法有效，持续的研究已带来一些技术，能在稳定性、样本效率或简化整体流程方面提供益处。

本章将讨论其中几种前沿技术。我们将来审视直接偏好优化（DPO），这种方法通过直接根据偏好数据优化语言模型策略，从而规避了对显式奖励模型的需要。我们还会讨论来自AI反馈的强化学习（RLAIF），这种方式中AI模型取代人工标注者来生成偏好标签。此外，我们将涉及专门旨在提升RLHF训练效率的策略、用于检测和减轻奖励欺骗的方法、多目标奖励建模的想法，以及RLHF如何适用于特定语境情况。了解这些进阶方法，能让我们更全面地了解可用于对齐 (alignment)语言模型的技术。