Eğitim sırasında davranışlar doğrudan denetlendi. Son Claude modelleri, eğitim sırasında gerçek zamanlı hizalama değerlendirmeleri kullanmış ve ajanın uzun vadeli hedefleri yerine getirirken sergilediği hatalı stratejileri tespit edip düzeltmiştir.
Sonradan eğitim (post-training) sadece insan tercihi öğreniminden ibaret değil. Açıklanan kapsamda Claude'un Anayasası (Constitution), insan geri bildirimi ve yapay zeka geri bildirimi ile güvenlik sınıflandırıcıları bir arada kullanılmaktadır. Özellikle, sadece 'yapma' ezberletmekten ziyade, belirli bir davranışın neden tercih edildiğine dair ilkelerin öğretilmesi hedeflenmektedir.
Hissedilen bu 'boyut farkının' temelinde muhtemelen tek bir model boyutundan ziyade, ① daha güçlü bir temel model, ② uzun vadeli ajanlar için eğitim, ③ büyük bağlam penceresi, ④ araç kullanımı ve kendi kendini doğrulama, ⑤ geliştirilmiş sonradan eğitim yöntemlerinin bir araya gelmesi yatmaktadır. Öte yandan, MoE kullanımı, parametre sayısı, veri yapısı ve güçlendirmeli öğrenme algoritmaları gibi temel teknik detaylar kamuya açıklanmadığından, bunların ötesi ancak tahmin yürütme alanına girer.