**对新任务的鲁棒性：**DeRa 针对特定任务训练的模型对新任务的泛化能力可能较差。
**道德影响：**DeRa 可能会引发道德问题，例如过度审查或对不受欢迎观点的压制。
**内容审核：**识别和删除有害或有偏见的文本内容。
**可解释性挑战：**DeRa 的输出可能难以解释，这使得诊断和解决问题变得困难。
**正则化项：**除了 KL 散度，还可以使用其他正则化项来鼓励符合人类偏好的生成。
**提示工程：**精心设计提示，指导模型生成符合偏好的内容。
**优化器优化：**调整优化器超参数，以促进对齐，例如梯度累积。
**对抗性攻击：**恶意用户可能会设计对抗性提示，旨在绕过对齐机制。
**知识蒸馏：**将已对齐的模型的知识转移给未对齐的模型。
**创意写作：**提供灵感和辅助工具，帮助作家创作更引人入胜、有共鸣的故事。
**元学习：**训练一个模型来快速适应特定对齐任务。
**个性化推荐：**为用户推荐符合其偏好和兴趣的内容。
**欺诈检测：**识别文本中的欺诈或垃圾信息，提高在线交易的安全性。
**监督微调：**使用人类偏好数据微调模型，直接优化目标对齐。
**偏见问题：**如果训练数据存在偏见，则 DeRa 模型也可能会继承这些偏见。
**持续学习：**随着时间的推移逐步更新对齐模型，以适应不断变化的人类偏好。
**对大模型的扩展：**随着模型变得更大，DeRa 的计算成本和灵活性权衡可能会变得更加突出。
**计算资源需求：**尽管 DeRa 可以节省训练时间，但它仍然需要在解码时进行额外的计算。
**强化学习：**通过与人类交互，让模型学习符合偏好的行为。
**医学诊断：**辅助医学专业人员分析患者数据，提高诊断准确性和患者预后。