在 LLM 安全护栏中平衡定制化和安全性需要设计允许针对特定使用案例进行灵活调整，同时强制执行核心安全措施的系统。 关键在于对安全机制进行分层，以便它们可以适应不同的环境，而不会影响基线保护。 例如，开发人员可能希望 LLM 生成富有创意的营销内容，但也需要严格的过滤器来阻止有害语言。 这种平衡是通过将可配置参数（如语气或主题约束）与不可协商的安全规则（如阻止仇恨言论或虚假信息）分开来实现的。 通过使安全功能模块化，开发人员可以在保持关键保护措施完整的情况下调整模型的行为。
一种实用的方法是实施分层过滤。 基本层可以包括通用安全检查，例如扫描输出中是否存在有害语言或敏感数据泄露，这些检查无法禁用。 在此基础上，可以添加可自定义的规则（例如特定领域的术语允许或文体指南），而不会覆盖核心保护。 例如，医疗应用程序可能会对药物剂量建议启用严格的事实核查，但允许放宽患者互动脚本的格式规则。 诸如内容审核的可调整置信度阈值等工具也有助于：开发人员可能会降低客户服务机器人的阈值以允许更大的对话灵活性，但会提高教育工具的阈值以优先考虑准确性。 这种分层结构确保不会为了定制化而牺牲安全性。
为了保持这种平衡，开发人员需要清晰的 API 和文档，其中概述了哪些安全护栏是可调整的，哪些是固定的。 例如，OpenAI 的审核 API 允许开发人员应用预定义的安全过滤器，同时允许针对特定术语的自定义阻止列表。 测试至关重要：团队应通过模拟极端情况（如对抗性提示）并验证可调整规则是否会创建漏洞来验证安全性和定制化。 迭代反馈循环（用户交互标记误报/漏报）有助于随着时间的推移改进平衡。 通过优先考虑模块化设计、透明控制和严格测试，开发人员可以创建既适应性强又安全的 LLM 应用程序。