护栏并非天生就是针对特定类型的大型语言模型 (LLM) 设计的，但其设计和实现通常取决于模型的架构、使用场景以及部署相关的风险。“护栏”（即限制模型输出以防止有害、偏见或跑题响应的规则或系统）通常可以适用于不同的 LLM。然而，它们的配置和侧重点会因模型的规模、训练数据和预期应用等因素而异。例如，基于专门 LLM 构建的医疗聊天机器人可能需要比用于创意写作的通用模型更严格的事实准确性检查。护栏的核心原则（例如，过滤不安全内容、强制响应格式）保持一致，但其实施会根据模型的具体情况进行调整。
对特定护栏的需求通常源于模型能力和局限性的差异。像 LLaMA 或 Mistral 这样的小型开源模型可能缺乏内置的安全机制，需要开发者添加外部护栏来阻止有害语言或虚假信息。相比之下，像 GPT-4 或 Claude 这样的专有模型通常包含集成的审核系统，尽管对于小众应用可能仍需要定制。领域特定的模型，例如那些在法律或技术文档上训练的模型，可能需要强制引用来源或限制输出为已验证数据的护栏。例如，一个编码助手 LLM 可能使用护栏来防止提出不安全的编码模式建议，而一个客户服务机器人可能需要规则来避免推荐非品牌信息。这些调整较少依赖于模型底层技术，更多取决于其应用方式。
实现方法也会影响护栏的特异性。一些框架，例如 NVIDIA 的 NeMo Guardrails 或 Microsoft 的 Guidance，与模型无关，允许开发者通过 API 或插件将它们应用于任何 LLM。然而，这些工具的有效性可能会有所不同。例如，一个检查提示注入攻击的护栏可能需要根据模型是本地托管（例如 Falcon-40B）还是通过云 API 访问（例如 OpenAI 的模型）进行调整，因为输入处理和延迟存在差异。同样，经过微调的模型可能需要更新护栏来处理训练期间引入的新边界情况。在实践中，开发者通常会将通用工具与自定义规则结合使用（例如正则表达式过滤器或语义验证器），以解决他们特定模型的弱点。这种灵活性确保了护栏可以进行调整，但其设计始终反映了它们所约束的 LLM 的独特风险。