安全性是指确保大型语言模型（LLM）在各种应用场景中不会产生有害、误导或不道德的输出。其核心目标是通过系统性的评估与优化，提升模型的可靠性和可控性，保障用户数据隐私和安全，维护社会伦理标准。在实际应用中，安全性能够有效降低风险，增强用户信任，促进技术的健康发展和广泛应用。