在训练或部署大语言模型时，如何实现并保证模型的可控性？请结合具体技术手段说明。

回答思路

1. 能区分不同层面的可控性：训练数据、目标函数、推理约束
2. 能说明对齐技术如强化学习反馈、监督微调在保证可控性中的作用
3. 能结合实际部署中的约束手段如提示工程、解码参数、内容过滤
4. 能讨论可控性与能力、采样的平衡