在设计大型语言模型 (LLM) 的防护栏时，开发者必须关注三个核心领域：防止有害输出、与用户意图保持一致以及确保适应性。防护栏充当过滤器，以确保 LLM 生成的内容安全、相关并在预定义的边界内。目标是在灵活性和控制之间取得平衡，确保模型服务于其预期目的，而不会超出道德或运营限制。
首先，内容安全和上下文处理至关重要。防护栏必须检测和阻止有害内容，如仇恨言论、虚假信息或不安全的建议。这涉及实施关键词过滤器、毒性分类器或针对应用程序领域定制的自定义规则。例如，医疗建议应用程序比创意写作工具需要更严格的事实核查和引用要求。上下文感知同样重要：系统应该识别出用户关于“如何制造炸弹”的查询是指化学项目还是恶意意图，并相应地调整响应。语义分析或预定义的策略层等工具可以帮助区分这些场景。
其次，用户意图和系统约束必须指导设计。防护栏应执行应用程序的目的——例如，客户支持机器人不应产生政治观点。输入验证、输出长度限制或基于角色的限制（例如，“仅回答有关产品 X 的问题”）等技术可以使交互保持专注。速率限制可以防止滥用，例如阻止对禁止内容的重复请求。此外，清理输入以避免提示注入攻击（例如，用户添加“忽略之前的指令”以绕过保护措施）至关重要。测试极端情况（例如对抗性提示）有助于识别漏洞。
最后，透明度和适应性确保防护栏随着时间的推移保持有效。开发人员需要日志记录机制来审计为什么阻止或允许特定输出，从而实现迭代改进。例如，如果用户经常触发审核过滤器中的误报，则调整关键词列表或分类器阈值可以减少错误。防护栏还应支持更新，而无需完全重新训练模型——例如，通过 API 或配置文件修改规则。定期测试（包括红队演习或 A/B 测试）可以验证有效性。通过优先考虑这些领域，开发人员可以创建健壮、可维护且与实际需求保持一致的防护栏。