通过实施自动化检查和限制，护栏可以过滤或调整输出，以减少有害或不公平的内容，从而解决大型语言模型 (LLM) 中的偏见问题。这些护栏充当后处理层，拦截模型的原始响应，并应用预定义规则、统计分析或机器学习分类器来检测和减轻有偏见的语言。例如，如果 LLM 生成的响应强化了性别刻板印象（例如，将“护士”与“她”完全关联），护栏可以标记该输出，并将其重写为中性或完全阻止。这确保了模型的输出符合公平性准则，即使底层模型在其训练数据中存在固有的偏见。
开发人员可以使用特定技术来实现护栏。一种方法是关键词或模式匹配，其中预定义的有偏见术语或短语列表会触发修改。例如，护栏可能会将职位描述中的性别代词替换为中性术语。另一种方法是训练分类器来检测有偏见的内容，例如使用专注于公平性的模型来对与种族、性别或族裔相关的刻板印象输出进行评分。像 Perspective API 或自定义公平性库（例如 IBM 的 AI Fairness 360）这样的工具可以集成到管道中，以标记有问题文本。此外，护栏可以通过对输出进行重新排序来强制实现多样性，例如，确保建议职业列表包含均衡的性别代表性或避免过度代表特定人群。
然而，护栏并非完整的解决方案。它们需要精心设计，以避免过度屏蔽合法内容或引入新的偏见。例如，过于严格的关键词过滤器可能会审查关于偏见本身的有效讨论。开发人员还必须将护栏与其他策略相结合，例如提高训练数据多样性、在注重公平性的数据集上微调模型以及进行定期偏见审计。像 Hugging Face 的 transformers 库这样的工具允许开发人员添加自定义后处理钩子，而像 Microsoft 的 Fairlearn 这样的框架则提供用于评估偏见缓解效果的指标。通过将护栏集成到更广泛的公平性策略中，开发人员可以创建更负责任的 LLM 应用，同时认识到随着模型和社会规范的发展需要持续监控和调整。