LLM 防护栏检测讽刺或隐含意义的能力有限且不可靠。虽然现代语言模型（LLM）有时可以识别上下文线索或语调变化，但其性能在很大程度上取决于训练数据、输入内容的具体性以及防护栏的设计。讽刺和隐含意义常常依赖于文化背景、语调或情境知识，而 LLM 在没有明确信号的情况下可能无法完全掌握。例如，用户说“太好了，又一个会”，如果缺乏额外上下文（例如，之前消息中表示沮丧的历史），LLM 可能会将其字面理解为赞同。防护栏可能会标记此类短语进行审查，但不能保证检测准确。
防护栏通常使用多种技术来处理讽刺或间接语言。一种方法是分析情感矛盾——例如将积极词汇与消极语境搭配使用。例如，如果用户写道：“我喜欢等了 30 分钟才得到支持”，防护栏可能会检测到“喜欢”与隐含的沮丧之间的不匹配。一些系统还使用在讽刺数据集上训练的二级分类器来标记模糊的陈述。开发人员还可以实施基于关键词的规则（例如，在关键语境中标注“是的，没错”等短语）或跟踪对话历史记录以识别突然的语调变化。然而，这些方法并不完美。例如，在系统中断期间，防护栏如果缺乏对更广泛事件的感知，可能会遗漏像“时机太完美了！”这样的讽刺评论。
局限性源于人类交流固有的复杂性。讽刺常常需要理解 LLM 本身不具备的意图、社会规范或共享知识。防护栏可能会将像“这个功能太烂了”（意在夸赞一个调试工具）这样的真诚赞美误解为讽刺。为了缓解这个问题，开发人员可以将防护栏与用户反馈循环结合起来——允许人类标记误分类的示例——或设计特定领域的规则（例如，在客户服务聊天中标记讽刺，但在创意写作工具中不标记）。然而，实现高精度需要持续的调整和上下文感知模型，这仍然是一个持续的挑战。目前，防护栏最好作为补充层使用，而非检测隐含意义的最终解决方案。