麻省理工学院和IBM的研究团队提出了一种新方法SASA，使大型语言模型能够自我调节输出，减少有害语言，同时保持流畅性。该方法通过评估生成词汇的毒性，逐步引导生成更合适的语言，旨在实现更公平和符合人类价值观的语言生成。

该文章介绍了一种减轻大型语言模型生成有害语言的方法，通过识别神经元对有害句子的区分能力，减少其激活水平来减轻有害语言。作者提出了AUROC适应（AURA）方法，可应用于任何预训练的大型语言模型。实验证明，AURA可将有害性减少2.2倍，仅增加0.72的困惑度。AURA在不同规模的模型上都有效，并保留了常识零样本能力。AURA可与预提示策略结合，将平均减轻潜力从1.28倍提升至2.35倍。此外，AURA还可对抗恶意预提示引发的有害内容，成为一种有效的部署更安全、更少有害模型的方法。