是的，概率方法通常用于实现大型语言模型 (LLMs) 的护栏。这些方法利用统计技术来控制模型输出、加强安全性并减少不良行为。通过利用模型预测中固有的概率，开发者可以设计系统来过滤、调整或重定向响应，而无需进行完全的重新训练。关键方法包括修改输出分布、应用置信阈值以及使用采样策略来平衡创造性与约束。
一个例子是对数修改 (logit modification)，即在生成过程中调整模型的 token 概率。例如，如果需要阻止某些词或短语（如脏话），可以将其对数（原始预测分数）设置为极低的值，从而有效地将它们从考虑范围中移除。类似地，通过降低相关 token 的权重，可以抑制暴力或虚假信息等话题。另一种方法是受控采样 (controlled sampling)，例如 nucleus (top-p) 采样，它将模型限制在从概率高的 token 子集中进行选择。这减少了出现无意义或离题输出的可能性，同时保留了多样性。开发者还可以设置置信阈值 (confidence thresholds)——例如，当模型对生成的文本的预测概率低于某个定义水平时，拒绝该响应，这表明不确定性或潜在错误。
概率护栏也可以分层应用。一个系统可以首先生成多个候选响应，使用基于概率的指标（例如，困惑度或熵）对其进行排名，然后选择最安全或最连贯的选项。对于医疗保健或法律咨询等敏感应用，可以将模型配置为，当其生成自由格式文本的置信度过低时，转而使用预定义的模板或 API。OpenAI 的 Moderation API 或开源库（例如 Hugging Face 的 transformers）等工具内置支持这些技术，允许开发者通过配置而不是自定义代码来实现护栏。通过结合这些方法，团队可以创建灵活、可扩展的安全措施，以适应特定的用例，同时保持 LLM 的核心能力。