根据方法和使用情况，可以在训练期间和训练之后添加护栏。在训练期间，微调和RLHF是使模型的行为与期望结果保持一致的常用技术。这些方法将护栏直接嵌入到模型的参数中。
训练后、运行时机制 (如内容过滤器、提示工程和输出监视) 用于提供额外的保护。这些工具独立于模型的核心架构运行，无需重新训练即可适应新的挑战。
结合这两种方法可确保全面的护栏，使模型能够有效处理各种场景。培训后方法对于响应新出现的风险或用户反馈动态更新安全措施特别有用。
在大型语言模型的背景下，什么是保护措施？
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搜索正随着人工智能的整合而显著演变，提升了用户检索和互动信息的方式。人工智能系统可以分析大量数据，以提供更相关和个性化的结果。这种转变包括自然语言处理（NLP），使用户能够以对话的方式输入查询，而不是使用特定的关键词。例如，语音搜索功能正在
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