Điều chỉnh hướng dẫn là một phương pháp thực hiện việc học bổ sung trên mô hình ngôn ngữ quy mô lớn được đào tạo trước bằng cách sử dụng dữ liệu ở định dạng ``hướng dẫn → câu trả lời lý tưởng'' và trang bị thêm khả năng làm theo hướng dẫn của người dùng.
Điều chỉnh hướng dẫn là một phương pháp học tập bổ sung giúp các LLM được đào tạo trước có khả năng "làm theo hướng dẫn của con người". Bằng cách học một lượng lớn dữ liệu được ghép nối của "hướng dẫn → câu trả lời lý tưởng", bạn có thể phản hồi dựa trên ý định ngay cả khi đầu vào không rõ ràng. Nó cũng đã được sử dụng làm cơ sở cho ChatGPT và Claude và thường được triển khai cùng với RLHF (học tập tăng cường với phản hồi của con người).
Điều quan trọng trong hoạt động thực tế vào năm 2026 là sự đánh đổi giữa “chất lượng và số lượng”. Trong thực tế, ngày càng có nhiều trường hợp trong đó các cặp lệnh chất lượng cao từ 1.000 đến 5.000 mang lại chất lượng đầu ra cao hơn hàng chục nghìn lệnh thô. Theo xu hướng thị trường được ReviewAI quan sát, chi phí gia công chú thích bên ngoài là 50 đến 300 yên Nhật cho mỗi mặt hàng. Đối với các kiểu máy dành riêng cho tiếng Nhật, bạn nên tạo bản gốc bởi người bản xứ thay vì dịch máy dữ liệu tiếng Anh.
Cạm bẫy là “sự lãng quên thảm khốc”—một trường hợp trong đó các khả năng có mục đích chung của mô hình ban đầu bị ghi đè và xuống cấp. Như một biện pháp đối phó, PEFT (Tinh chỉnh hiệu quả tham số) như LoRA và QLoRA đang trở thành tiêu chuẩn trong lĩnh vực này. Kể từ năm 2026, API đám mây đã giảm đáng kể các rào cản công nghệ, nhưng việc quản lý bản quyền và thông tin cá nhân của dữ liệu học tập vẫn còn là một vấn đề.