针对特定领域任务调整 LLM 防护栏包括调整约束和过滤器，以确保模型的输出与专门领域的要求相符。防护栏是阻止模型生成有害、不相关或不准确内容的规则或系统。对于特定领域的应用，此过程需要了解目标领域的独特风险、术语和合规性需求。例如，在医疗保健领域，防护栏可能需要阻止未经证实的医疗建议，而在金融领域，它们可以强制执行数值数据解释的准确性。
第一步是定义领域的要求。这涉及与领域专家合作，以识别可接受的输出边界、潜在的陷阱和关键术语。例如，法律文档助手可能需要防护栏，以避免提出未经证实的法律策略或错误地解释特定管辖区的法律。然后，开发人员将这些要求映射到技术约束，例如关键字阻止列表、输出验证器或经过训练可以检测特定领域不准确性的分类器。一种常见的方法是使用特定领域的数据微调安全分类器。例如，客户支持聊天机器人可以使用根据过去互动训练的分类器来标记偏离公司政策或使用不当语言的响应。此外，提示工程可以引导模型的行为——例如，为学术用例添加诸如“仅引用同行评审的来源”之类的指令。
接下来，迭代测试和改进至关重要。开发人员创建测试用例，模拟该领域内的边缘情况或高风险场景。例如，测试医疗保健 LLM 可能涉及向其提供诸如“治疗癌症的家庭疗法是什么？”之类的提示，以验证防护栏是否阻止了未经证实的治疗方法。诸如困惑度指标或人工参与反馈循环之类的工具有助于评估防护栏是否过于严格或过于宽松。调整可能涉及放宽工程环境中技术术语的规则，或者为合规性重的金融等领域收紧这些规则。最后，部署后监控现实世界的使用情况可确保防护栏适应新兴的边缘情况。例如，当引入新法规时，金融咨询 LLM 可能需要更新防护栏，以确保输出随着时间的推移保持合规。