DynaGuard: Um Modelo de Guardrail Dinâmico com Políticas Definidas pelo Usuário
DynaGuard: A Dynamic Guardrail Model With User-Defined Policies
September 2, 2025
Autores: Monte Hoover, Vatsal Baherwani, Neel Jain, Khalid Saifullah, Joseph Vincent, Chirag Jain, Melissa Kazemi Rad, C. Bayan Bruss, Ashwinee Panda, Tom Goldstein
cs.AI
Resumo
Modelos guardiões são utilizados para supervisionar e moderar as saídas de chatbots voltados para usuários, aplicando salvaguardas e detectando comportamentos inadequados. Modelos guardiões padrão, como o LlamaGuard, detectam categorias de danos predefinidas e estáticas. Propomos modelos guardiões dinâmicos que avaliam textos com base em políticas definidas pelo usuário, tornando-os úteis para diferentes domínios de aplicação que não são abordados por modelos guardiões padrão. Nossos modelos guardiões dinâmicos podem ser usados para detecção rápida de violações de políticas ou com raciocínio em cadeia de pensamento que articula e justifica as saídas do modelo. Nossos modelos guardiões dinâmicos igualam os modelos estáticos em precisão de detecção para categorias de danos estáticos, enquanto identificam violações de políticas de forma livre com uma precisão comparável a modelos de raciocínio de ponta, em uma fração do tempo.
English
Guardian models are used to supervise and moderate the outputs of user-facing
chatbots, enforcing guardrails and detecting bad behaviors. Standard guardian
models like LlamaGuard detect predefined, static categories of harms. We
propose dynamic guardian models that evaluate text based on user-defined
policies, making them useful for different application domains that are not
addressed by standard guardian models. Our dynamic guardian models can be used
for fast detection of policy violations or with chain-of-thought reasoning that
articulates and justifies the model outputs. Our dynamic guardian models match
static models in detection accuracy for static harm categories while
identifying violations of free-form policies with accuracy comparable to
frontier reasoning models in a fraction of the time.