防护栏与多模态大型语言模型 (LLM) 兼容，但它们的实施需要仔细调整，以解决处理多种数据类型的复杂性。 多模态 LLM 处理文本、图像、音频和视频等输入，这意味着防护栏必须考虑所有模态的风险。 例如，阻止有害语言的基于文本的过滤器不会自动阻止生成不适当的图像。 开发人员需要设计防护栏，以独立评估每种模态，同时还要解决它们之间的交互，例如确保图像标题与视觉内容一致。
主要的挑战在于创建跨不同数据格式运行的防护栏。 基于文本的安全机制，例如关键字阻止列表或毒性分类器，已经很成熟，但对于多模态系统来说是不够的。 例如，图像生成功能可能需要单独的内容审核工具，例如对象检测模型来标记暴力或露骨的视觉效果。 音频输入可能需要语音到文本过滤器与情感分析相结合。 此外，当组合输入时，会出现跨模态风险：看似无害的文本提示与经过处理的图像配对可能会绕过单独的检查。 谷歌的 Vision API 或 AWS Rekognition 等工具提供图像审核，但将这些工具与以文本为中心的防护栏集成会增加复杂性。 开发人员还必须考虑延迟，因为如果未优化，实时多模态防护栏可能会降低用户交互速度。
为了有效地实施防护栏，开发人员可以采用分层方法。 首先，应用特定于模态的检查：扫描图像是否存在违反策略的行为，过滤文本输入是否存在有害语言，并验证音频是否合规。 其次，添加跨模态验证，例如验证生成的图像是否与文本提示的意图相符。 通过组合视觉、语音和文本 API，可以扩展 NVIDIA 的 NeMo Guardrails 或 Microsoft 的 Presidio 等框架来支持多模态工作流程。 例如，使用多模态 LLM 的医疗保健应用程序可能会阻止敏感患者记录的图像上传，同时允许 X 射线分析。 测试至关重要——IBM 的 AI Fairness 360 等工具可以帮助评估跨模态的偏差。 通过将现有工具与自定义规则相结合，开发人员可以构建防护栏，这些防护栏可以随着多模态 LLM 的功能扩展，而不会牺牲性能或可用性。