Constraining outputs and inputs

Constraining outputs and inputs | in AI models refers to | implementing limits or rules | that guide both the data
Việc ràng buộc đầu ra và đầu vào | trong các mô hình AI đề cập đến | việc thực hiện các giới hạn hoặc quy tắc | hướng dẫn cả dữ liệu

the model processes (inputs) | and the results it generates (outputs). | Input constraints ensure that | only valid, clean,
mà mô hình xử lý (đầu vào) | và kết quả mà nó tạo ra (đầu ra). | Các ràng buộc đầu vào đảm bảo rằng | chỉ dữ liệu hợp lệ, sạch,

and well-formed data | enters the model, | which helps to reduce errors | and improve performance.
và được định dạng tốt | mới đi vào mô hình, | giúp giảm thiểu lỗi | và cải thiện hiệu suất.

This can include setting | data type restrictions, | value ranges, or specific formats. | Output constraints, on the other hand,
Điều này có thể bao gồm việc thiết lập | các hạn chế về kiểu dữ liệu, | phạm vi giá trị hoặc các định dạng cụ thể. | Mặt khác, các ràng buộc đầu ra,

ensure that the model produces | appropriate, safe, and relevant results, | often by limiting output length, | specifying answer formats,
đảm bảo rằng mô hình tạo ra | các kết quả phù hợp, an toàn và liên quan, | thường bằng cách giới hạn độ dài đầu ra, | chỉ định các định dạng câu trả lời,

or applying filters to avoid | harmful or biased responses. | These constraints are crucial | for improving model safety,
hoặc áp dụng các bộ lọc để tránh | các phản hồi có hại hoặc thiên kiến. | Các ràng buộc này là rất quan trọng | để cải thiện sự an toàn của mô hình,

alignment, and utility | in practical applications.
sự căn chỉnh và tính hữu dụng | trong các ứng dụng thực tế.

Resources

• Preventing Prompt Injection (article)
• Introducing Structured Outputs in the API - OpenAI (article)

References

• https://roadmap.sh/ai-engineer (Node: Constraining outputs and inputs)

← Know your Customers / Usecases · AI Engineer Roadmap · LLM Observability →