LLM 护栏在多语言应用中可以发挥作用，但其成功很大程度上取决于它们的设计方式以及支持的语言。护栏是规则或过滤器，用于防止 LLM 生成有害、带有偏见或跑题的内容。在多语言环境中，这些系统面临着各种挑战，例如语言特定的细微差别、不同的文化规范以及跨语言训练数据质量不均。例如，一个主要针对英语进行训练的护栏可能难以检测西班牙语中的不当俚语，或者错过日语中与语境相关的敬语。虽然护栏可以在不同语言中工作，但对于资源较少或结构复杂的语言，除非专门对其进行优化，否则其有效性通常会降低。
主要挑战源于语法、词汇和文化语境的差异。一个用于标记英语中有害言论的护栏可能在阿拉伯语等方言差异很大的语言中失效，或者在表达讽刺方式不同的普通话中失效。另一个问题是缺乏低资源语言的高质量训练数据。例如，一个审核系统可能会错误地将无害的约鲁巴语短语标记为有害，因为它在非洲语言方面的训练数据很少。同样，护栏可能无法考虑到语码转换（在同一句话中混合使用不同语言）的情况，这在印度或尼日利亚等地区很常见。这些不足可能导致过度拦截有效内容或未能拦截有害内容，从而降低用户信任度。
为了提高有效性，开发者应优先考虑多语言训练数据和本地化测试。例如，使用 BERT 多语言嵌入等数据集或将翻译 API 与特定语言的审核模型相结合，有助于弥合差距。谷歌的 Perspective API 等工具现在支持多种语言，但准确性各不相同。另一种方法是整合精通目标语言的人工审阅者，以完善自动化规则。例如，为东南亚用户提供服务的聊天机器人可以使用基于泰语和越南语数据训练的护栏，并辅以区域审核员来处理歧义情况。虽然没有系统是完美的，但将技术适应性与文化意识相结合可以使多语言护栏更可靠。