LLM 防护措施通过结合技术控制、上下文感知和迭代改进来平衡过度限制和限制不足。目标是防止有害或无关的输出，同时不妨碍模型生成有用、富有创造力或细致的响应。这种平衡是通过分层过滤机制、可调节阈值和适应特定用例和用户需求的连续反馈循环来实现的。
一种关键方法是结合使用预定义的规则和动态上下文分析。例如，防护措施可能会使用关键字过滤器或毒性分类器来完全阻止有害内容（例如，仇恨言论），同时允许在风险较低的领域保持灵活性。上下文检查（例如，根据可信来源验证事实准确性或标记逻辑上的不一致）有助于避免过度限制，从而允许模型在安全范围内生成多样化的响应。例如，医疗建议聊天机器人可能会限制推测性的健康声明，但允许一般的健康建议，并使用防护措施对照经过验证的数据库交叉检查声明。同样，创意写作工具可以允许富有想象力的故事讲述，同时通过特定于类型的过滤器阻止明确或暴力的内容。这种分层方法确保了安全，而不会消除创造力。
开发人员还可以通过实施自适应阈值和用户自定义来平衡限制级别。例如，防护措施可能会根据用户角色（例如，对儿童应用程序更严格）调整严格性，或者允许可配置的设置（例如，允许企业用户定义禁止的主题）。语义相似性检查（将输出与禁止的内容进行比较，而无需精确的关键字匹配）等技术可防止限制不足，同时减少误报。使用真实世界的数据进行迭代测试（例如，A/B 测试响应质量和安全性）有助于随着时间的推移改进防护措施。例如，如果用户经常覆盖阻止以开发人员为中心的工具中的技术术语的防护措施，则系统可以学习允许这些术语，同时保持更广泛的安全规则。这种可配置性和适应性的结合确保了防护措施保持有效，而不会变得过于僵化。