大型语言模型 (LLM) 护栏主要通过机器学习分类器和基于规则的系统相结合来识别有害内容。这些系统分析用户输入和模型输出，以检测仇恨言论、骚扰或露骨材料等有害内容。护栏充当过滤器，拦截违反预定义安全策略的请求或响应。例如，如果用户要求 LLM 生成关于特定群体的贬损评论，护栏可能会完全阻止该请求或重写输出以删除有害语言。此过程确保模型遵守道德准则，同时保持可用性。
检测机制在很大程度上依赖于训练有素的分类器，这些分类器通常使用 BERT 或 RoBERTa 等模型，并在 Jigsaw 的 Toxic Comments 数据集等标记数据集上进行微调。这些分类器通过分析上下文、语义和意图来评估文本的毒性，而不是仅仅依赖于关键字匹配。例如，“那个想法是垃圾”这句话可能会被标记为轻微有害，而“你一文不值”会引发更强烈的反应。此外，基于规则的系统通过阻止明确禁止的术语（例如，种族歧视）或模式（例如，暴力威胁）来补充这些分类器。开发人员通常结合这些方法来平衡精确度（最大限度地减少误报）和召回率（尽可能多地捕获有害实例）。
在处理细微的语言（如讽刺、文化引用或编码语言）时会出现挑战。例如，单词“dead”在“dead battery”中可能是无害的，但在“I wish you were dead”中是有害的。护栏通过使用上下文感知模型并允许可配置的阈值来调整灵敏度来解决此问题。开发人员还实施反馈循环，其中标记的内容被审查并用于重新训练分类器，从而随着时间的推移提高准确性。然而，没有一个系统是完美的；过度屏蔽合法内容（例如，使用“自杀”等术语的医疗讨论）仍然是一个问题。为了缓解这种情况，护栏通常包括特定上下文的允许列表，并提供透明度日志来帮助开发人员审核和改进其安全机制。