要提高多模態大型語言模型（MLLM）在安全性和公平性方面的表現，首先需要加強對模型的對抗性訓練和數據增強技術。對抗性訓練可以通過在訓練過程中引入對抗樣本，使模型學會識別和抵抗潛在的攻擊，從而增強其穩健性。此外，應用安全引導向量和多模態輸入驗證技術，可以在推理過程中動態檢測和修正可能存在的偏見或對抗性輸出，進一步提高模型的安全性。
其次，強化公平性的方法包括利用人類反饋的強化學習（RLHF）技術，這種方法能夠根據用戶的反饋調整模型的輸出，確保生成的文本符合社會價值觀和倫理標準。這樣的做法不僅能夠減少模型在不同人群中的偏見，還能促進模型在多樣性和公平性方面的表現。
最後，建立更為全面的評估標準和基準，專注於模型在真實世界應用中的表現，將有助於確保MLLM在安全性和公平性方面的可靠性和可信度。這些標準應該涵蓋模型的技術能力、社會影響及其在多模態交互中的表現，從而促進負責任的AI部署。