虽然护栏无法完全消除LLM响应中的所有刻板印象，但它们可以显着降低这些刻板印象在生成的内容中出现的可能性。可以通过直接分析输出或通过在培训阶段结合阻止陈规定型模式的机制来设计护栏，以标记和过滤出使有害陈规定型观念永久化的内容。
减少刻板印象的一种策略是整合反偏见培训，其中LLM在培训期间会接触到各种各样的例子，因此它学会产生更中立和包容的反应。护栏还可以防止模型将特定特征或行为与特定组相关联，从而有助于分解有害的概括。
然而，完全消除刻板印象是具有挑战性的，因为LLM训练的数据存在固有的偏见。护栏必须不断完善和更新，以解决可能出现的新的刻板印象，并确保模型随着时间的推移适应社会观念的变化。来自不同用户的定期评估和反馈可以帮助提高刻板印象减少的有效性。