정렬 학습 (alignment training)에도 불구하고, LLM은 배포 시점에 안전하지 않은 출력을 생성할 가능성이 여전히 남아 있습니다. 따라서 출력을 온라인으로 모니터링하고, 더 이상 안전을 보장할 수 없을 때 경보를 울리는 것이 매우 중요합니다. 본 연구에서는 외부 모델의 검증기 신호 (verifier signal)를 임계값 설정 (thresholding)을 통해 경보 결정으로 전환하는 간단한 실시간 모니터를 연구하며, 이 임계값은 리스크 제어 (risk control)를 통해 보정됩니다. 수학적 추론 (mathematical reasoning) 및 레드 티밍 (red teaming) 데이터셋에 대한 실험을 통해, 이러한 간단한 설계가 순차적 가설 검정 (sequential hypothesis testing)에 기반한 더 발전된 모니터들과 비교해도 경쟁력이 있음을 보여줍니다.