Căn chỉnh có chủ ý là một phương pháp căn chỉnh trong đó mô hình đưa ra chính sách an toàn một cách rõ ràng trước khi tạo ra câu trả lời và sau đó xuất ra câu trả lời đó.
Căn chỉnh có chủ ý là một phương pháp mà OpenAI được cho là đã giới thiệu trong mô hình o1, dạy mô hình này đề cập rõ ràng và suy luận về các thông số kỹ thuật an toàn như một quá trình suy nghĩ trước khi đưa ra câu trả lời cuối cùng. Trong khi RLHF thông thường tự điều chỉnh đầu ra thông qua đánh giá của con người, điểm khác biệt là nó kết hợp ứng dụng quy tắc vào chính quá trình suy luận. Trong hoạt động thực tế vào năm 2026, người ta đã chỉ ra rằng khi số lượng mã thông báo suy nghĩ tăng lên, độ trễ và chi phí sẽ tăng lên, khiến nó không phù hợp với các chatbot yêu cầu phản hồi theo thời gian thực. Về cách chọn một trong trường, nó có hiệu quả đối với các ứng dụng có nguy cơ trả lời sai cao, chẳng hạn như dịch vụ y tế và tài chính và trong đó độ chính xác là ưu tiên hàng đầu, nhưng người ta cho rằng mô hình điều chỉnh RLHF thông thường là đủ trong nhiều trường hợp cho các ứng dụng chung trong đó chi phí là quan trọng. Trước khi triển khai, bạn nên hiểu rõ tâm lý thị trường và xác minh điểm chuẩn dựa trên chi phí suy luận gia tăng.