由于过滤或监控等额外的处理步骤，护栏可能会在响应速度或灵活性方面对LLM性能产生轻微影响。然而，这些权衡通常被改进的安全性、准确性和用户信任的益处所抵消。
正确实施的护栏通过减少错误，偏见和有害响应来提高输出质量。这使得该模型在其预期应用中更加可靠和有效。例如，RLHF通常导致更好地与用户期望保持一致，从而提高整体满意度。
平衡护栏的复杂性与性能优化至关重要。高效的过滤器和优化的监控等轻量级解决方案可以最大限度地减少延迟，同时保持强大的安全措施。
大型语言模型（LLMs）为何需要安全保护措施？
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如何减少大规模语言模型中的推理延迟？
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无服务器平台如何处理并发？
无服务器平台通过自动管理函数的执行来处理并发，以响应传入的请求。当一个函数被调用时，无服务器平台为该函数创建一个孤立的执行环境。这意味着如果多个请求同时到达，平台可以启动多个该函数的实例，使每个实例能够独立处理一个请求。开发者不需要担心底层