是的，防护栏可以通过识别模型行为中的差距并生成可用于改进的有效数据，从而为改进 LLM 训练提供反馈。 防护栏是自动检查，用于过滤或修改 LLM 输出以满足安全性、准确性或风格要求。 当这些系统检测到有问题 的输出（例如，事实错误、有偏见的语言或不安全的内容）时，它们会创建模型缺点的日志。 开发人员可以分析这些日志以查明模型训练数据中的弱点，从而促使进行调整，例如数据增强、针对特定示例进行重新训练或使用纠正性反馈进行微调。 例如，如果防护栏持续阻止具有政治偏见的陈述，则团队可以整理更多训练示例以解决该偏见。
一个实际的例子包括使用防护栏来改进代码生成模型。 假设一个模型经常生成具有安全漏洞的代码（例如，SQL 注入风险）。 防护栏可以标记这些输出并记录导致问题的特定模式，例如缺少参数清理。 然后，开发人员可以收集安全代码实践的示例，在这些案例中重新训练模型，或调整训练数据以强调安全编码原则。 类似地，强制事实准确性的防护栏可能会检测到医疗建议中的幻觉。 通过分析模型在哪些主题上出错，开发人员可以使用经过验证的医学来源来丰富训练数据集，或者创建对抗性示例来加强模型的可靠性。
来自防护栏的反馈循环还有助于确定迭代改进的优先级。 例如，为客户支持训练的模型可以使用防护栏来强制执行礼貌且切题的回复。 如果日志显示模型经常偏离无益的题外话，开发人员可以根据保持专注的对话示例重新训练它。 随着时间的推移，此过程会减少防护栏干预的频率，表明模型已内化了更正。 虽然防护栏主要用作运行时工具，但它们的数据为解决系统性缺陷提供了明确的路线图，使其成为训练生命周期的宝贵组成部分。 这种方法将现实世界的使用转变为持续的学习周期，防护栏不仅强制执行约束，而且还指导模型朝着更好的性能发展。