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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VLMs 是如何评估的？
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格兰杰因果关系检验是一种统计假设检验，用于时间序列分析，以确定一个时间序列是否可以预测另一个时间序列。它基于这样的想法，如果一个变量，比如说X，Granger-导致另一个变量Y，那么X的过去值应该提供关于Y的未来值的有用信息。这并不意味着X
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