提案された研究では、LLMとアライメントを分離することでアライナーモデルをトレーニングし、新しいモデルごとにアラインメントが必要な手法を軽減しています。しかし、他の方法も存在します。例えば、より効率的な自己修正メカニズムやリファインメントプロセスを導入することで、本質的なアライメント作業量を削減することが考えられます。また、異なるタスクやドメインに特化した事前学習済みモデルの活用や人間の介入を最小限に抑えた自己調整機能の強化も有効な方法です。