为了确保大型语言模型 (LLM) 得到负责任的使用，开发者会采取技术保障措施、道德规范和持续监控。首先，构建技术控制以限制有害输出。例如，输入过滤阻止请求非法或危险内容的提示，而输出审核会检查响应是否存在偏见、错误信息或毒性。诸如 OpenAI 的 Moderation API 或 Perspective API 等工具可以标记出有问题的内容，并且通常会对模型进行微调，以拒绝有害请求。速率限制和访问控制也可以防止滥用，例如限制 API 访问垃圾邮件生成等高风险应用程序。
其次，数据和偏见缓解至关重要。在公共数据上训练的 LLM 可能会继承偏见或不准确之处，因此开发者会精心策划数据集以删除有害内容并平衡表示。像对抗性测试（用边缘案例查询探测模型）这样的技术有助于识别弱点。例如，可以测试模型在与工作相关的查询中是否存在性别偏见，或者检查其在医疗建议中是否具有事实一致性。诸如 IBM 的 AI Fairness 360 或 Google 的 What-If Tool 等工具可帮助分析和纠正训练期间的偏见。此外，通过人类反馈进行的强化学习 (RLHF) 通过奖励更安全、更准确的响应，使模型与道德标准保持一致。
最后，强制执行透明度和问责制机制。清晰的文档解释了模型的局限性、潜在偏见和预期用例。例如，Meta 的 LLaMA 提供了详细的模型卡，披露了训练数据来源和评估结果。诸如 Microsoft 的 Fairlearn 之类的审计工具或 Hugging Face 的 Evaluate 之类的开源框架使开发者能够在部署后测试模型。遵守欧盟 AI 法案或 GDPR 等法规可确保用户数据隐私和法律合规性。人工监督（例如审查委员会或用户报告系统）补充了自动检查，从而创建了一个反馈循环来解决新兴风险。这种分层方法平衡了创新与道德责任。