本文关注大型语言模型（LLM）的风险管理，强调护栏技术在过滤LLM输入和输出中的关键作用。文章探讨了现有开源解决方案，如Llama Guard、Nvidia NeMo和Guardrails AI，并指出构建全面护栏的复杂性和挑战。提倡采用系统方法，结合社会技术视角，以多学科团队合作，确保护栏设计的质量和适应性。
本文是LLM系列文章，针对《Building Guardrails for Large Language Models》的翻译。
为大型语言模型构建护栏
摘要
随着大型语言模型（LLM）越来越融入我们的日常生活，识别和减轻其风险至关重要，尤其是当风险可能对人类用户和社会产生深远影响时。护栏过滤LLM的输入或输出，已成为一种核心防护技术。本文深入探讨了当前的开源解决方案（Llama Guard、Nvidia NeMo、Guardrails AI），并讨论了构建更完整解决方案的挑战和道路。根据先前研究的有力证据，我们主张采用系统的方法，在全面考虑各种LLM应用程序的不同背景的基础上，为LLM构建护栏。我们建议通过与多学科团队合作，采用社会技术方法来确定精确的技术要求，探索先进的神经符号实现来满足需求的复杂性，并开发验证和测试来确保最终产品的最高质量。
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