Tự Tinh chỉnh là một kỹ thuật prompt trong đó mô hình AI tạo sinh kết quả đầu ra của riêng nó, sau đó lặp lại quá trình tự đánh giá và phản hồi để cải thiện chất lượng câu trả lời của nó.
Tự Tinh chỉnh được đề xuất như một phương pháp để cải thiện chất lượng đầu ra bằng cách để chính LLM thực hiện một vòng lặp ``tạo → tự phê bình → sửa chữa'' nhiều lần và thu hút sự chú ý vì khả năng sử dụng kết hợp với Chuỗi tư duy, v.v. mà không cần học thêm hoặc tinh chỉnh. Quy trình cơ bản trước tiên là đưa ra câu trả lời ban đầu, sau đó đưa ra phản hồi chỉ ra những điểm yếu trong câu trả lời đó và cuối cùng đưa ra phiên bản sửa đổi phản ánh phản hồi đó. Quy trình cơ bản là lặp lại ba bước. Trong hoạt động thực tế vào năm 2026, các cải tiến có thể sẽ đạt đến mức ổn định sau một hoặc hai lần lặp đối với các tác vụ đơn giản hơn và khi số lần lặp tăng lên, số lượng lệnh gọi API sẽ tăng tuyến tính và chi phí sẽ tăng lên, một cạm bẫy thường được chỉ ra trong hiện trường. Theo nguyên tắc chung, vì mục đích cải thiện chất lượng như hiệu đính và tóm tắt tài liệu, việc lặp lại được giới hạn ở hai hoặc ba lần và trong những trường hợp cần độ chính xác cao hơn, việc sử dụng kết hợp với RAG hoặc các công cụ xác minh bên ngoài thường được chọn tại chỗ.