LLMSafeGuard 是一个轻量级框架，旨在提升大型语言模型（LLM）文本生成的安全性，特别是在去毒化和版权保护方面。研究表明，采用安全可靠的 LLM 和自我纠正机制可以显著减少不安全内容的生成，提高模型的可靠性。此外，SORRY-Bench 基准测试方法增强了 LLM 对不安全请求的识别能力，促进了负责任的 AI 发展。