BARRED는 작업 설명과 소량의 예시만으로 충실하고 다양한 합성 학습 데이터를 생성하는 프레임워크예요. 도메인 공간을 차원으로 분해하고 다중 에이전트 토론을 통해 레이블 정확성을 검증하여 고품질 학습 코퍼스를 만들어요. 다양한 맞춤형 정책에 대한 실험 결과, BARRED로 학습된 소규모 언어 모델이 최첨단 LLM과 전용 가드레일 모델보다 뛰어난 성능을 보여줬어요.