是的，LLM护栏可以根据实际使用情况动态更新，尽管这需要一个允许持续监控和调整的基础设施。一种方法是实现主动学习框架，其中系统可以实时识别有害内容或新兴语言趋势的新示例。当检测到这样的示例时，系统可以将它们合并到其训练管道中，重新训练模型或调整其护栏以防止将来发生。
动态更新的另一种方法是使用来自用户或人工审阅者的反馈循环。这可以通过结合人在环系统来完成，其中标记的内容被审查并用于改进护栏。随着时间的流逝，这些人工评估可用于重新训练模型并调整其过滤器，从而确保护栏不断发展，以应对语言使用中的新挑战和细微差别。
此外，可以应用诸如具有人类反馈的强化学习 (RLHF) 之类的技术来基于用户交互来调整护栏。这使得模型不仅可以对用户行为做出响应，还可以实时学习，不断提高其阻止有毒或有害内容的能力。通过采用这些技术的组合，llm可以与现实世界的使用保持最新。