是的，基于订阅的 LLM 服务至关重要。 防护措施是限制 LLM 如何响应输入的，确保输出符合安全性、法律和道德标准的技术控制。 没有它们，LLM 可能会生成有害、有偏见或不相关的内容，从而使提供者和用户面临风险。 例如，如果未经检查，LLM 可能会无意中产生非法活动的指示或冒犯性语言。 订阅模式通常为大规模的各种用户提供服务，需要持续的安全措施来维护信任并满足监管义务。
防护措施解决了诸如防止滥用和减少责任等实际问题。 开发人员可以实施过滤器来阻止有害语言、限制对敏感主题（例如，医疗建议）的响应或执行速率限制以防止垃圾邮件。 例如，订阅服务可以使用关键字阻止来阻止 LLM 讨论爆炸物，并结合审核层来标记不安全的用户输入。 这些措施还可以通过引导模型生成有用的输出来改善用户体验。 例如，客户支持聊天机器人可以被限制为避免离题的回复，从而确保其专注于故障排除。 如果没有这种控制，该服务可能会变得不可靠甚至危险，尤其是在非技术受众使用时。
从技术角度来看，防护措施不仅是道德上的，而且是维护上的必要性。 订阅服务通常会处理大量的请求，这使得手动监视变得不切实际。 自动化防护措施（例如，输入验证或输出评分系统）有助于保持性能一致性。 例如，编码助手 LLM 可能会使用代码扫描工具来检测其建议中的不安全代码模式，从而防止用户部署易受攻击的解决方案。 防护措施还允许自定义 - 企业客户可能需要严格的数据隐私规则，例如编辑敏感术语。 通过将防护措施设计为模块化组件（例如，可配置的 API 中间件），开发人员可以将其调整为不同的订阅级别或用户需求，而无需彻底修改核心模型。 简而言之，防护措施是在可扩展的 LLM 服务中平衡灵活性和安全性的基础工具。