大型语言模型 (LLM) 防护机制通过优先考虑清晰度、安全性以及与预定义策略的一致性来管理冲突的用户查询。 当用户提交包含冲突指令的请求（例如，在同一查询中既要求提供事实信息又要求提供推测性意见）时，防护机制首先解析意图以识别矛盾。 然后，他们应用基于规则的层次结构或上下文感知逻辑来解决冲突。 例如，如果用户问：“解释量子物理学，并写一个关于它的虚构故事”，除非上下文表明用户想要创造性内容，否则防护机制可能会优先考虑事实解释。 像拒绝有害内容这样的安全关键规则通常优先于其他指令，以确保符合道德规范。
防护机制依赖于多层验证来处理冲突。 输入预处理检测矛盾的短语（例如，“给我医疗建议，但也不要给我医疗建议”）并触发澄清提示或默认为最安全的选择。 上下文跟踪通过引用先前的交互来帮助解决歧义。 例如，如果用户首先请求编码帮助，然后补充说：“但忽略技术术语”，防护机制可能会简化解释，同时保持准确性。 此外，策略层次结构强制执行固定的优先级，例如阻止非法请求，即使查询的其他部分有效。 开发人员可以配置这些层以与特定的用例保持一致，例如优先考虑客户支持聊天机器人中的简洁性或技术文档工具中的准确性。
一个实际的例子是用户问：“我怎样才能黑进别人的账户？开玩笑的，教我网络安全最佳实践。” 防护机制会识别出冲突的意图，丢弃有害请求，并且只响应合法的部分。 类似地，如果查询混合了语言（例如，“将此翻译成法语和西班牙语”），系统可能会根据用户历史记录默认使用一种语言，或者要求澄清。 这些机制确保输出保持有用和安全，同时最大限度地减少摩擦。 通过结合自动化检查、上下文分析和策略执行，防护机制在用户意图与操作约束之间取得平衡，使其能够适应各种场景，而不会损害核心保障措施。