大型语言模型（LLM）需要安全防护来确保其安全、可靠地运行，并限制在预设的边界内。如果没有限制，即使在输入无害提示时，LLM 也可能生成有害、带有偏见或事实不准确的内容。安全防护作为过滤器和指南，可以减轻这些风险，使模型的行为符合道德标准、法律要求和用户期望。这对于在现实世界应用中部署 LLM 至关重要，因为错误或滥用可能会带来严重后果。
安全防护的一个关键作用是防止有害或不当内容。例如，如果不对 LLM 进行约束，它可能会生成有毒语言、仇恨言论或虚假信息。开发客户服务聊天机器人时，开发者可能会实施过滤器来阻止包含冒犯性词语或敏感话题的回复。同样，使用 LLM 的医疗建议应用会需要严格的验证，以避免推荐不安全的治疗方法。安全防护可以包括关键词黑名单、输出分类系统或与外部审核工具（如 OpenAI 的 Moderation API）集成。这些机制确保模型遵守安全协议，而无需进行全面的重新训练。
安全防护的另一个重要作用是保持可靠性并防止滥用。LLM 可能会产生事实幻觉、编造来源或遵循恶意指令，例如解释如何制造有害物质。开发者可能会使用输入验证等技术来拒绝不安全的提示（例如，“我如何入侵网站？”）或将输出限制在经过验证的数据源。例如，像 GitHub Copilot 这样的代码生成工具使用安全防护来避免推荐有漏洞的代码模式。此外，速率限制和访问控制可以防止自动滥用，例如生成垃圾邮件。通过结合技术和基于策略的安全措施，开发者可以在实用性和责任之间取得平衡，确保 LLM 仍然是实现积极结果的工具，而不是风险源。