Llama GuardОтворен лъчезарен шлюз за класифициране на неуверителни дейности в човешко-умно сътрудничество.
Преглед
Ключови функции
- Нанасяващо се по принципите на LLA, за модериране на въвеждащ и извеждащ съдържание
- Мulti-category harm classification (Мултиkategori класификация за вреда)
- Prompt-configurable policy taxonomy (Възпроизвеждаемо по принципи на извикване taxonomy)
- Open-source weights from Meta (Отворени тежести от Meta)
- Compatible with LLa и други стакса LLM (Поддръжка за LLa и други стакса LLM)
- Returns safe/unsafe label with violated categories (Връща безопасна/опасна етикетка с нарушила категория)
Цени
- Модел
- Freemium
- Категория
- Прогнозна анализа
- Оценка
- 4.6 / 5 (5)
Случаи на употреба
Модерация на въвеждащо и извеждащо съдържание в чатбот
Обвъртете производствения чатбот с Llama Guard, за да фильтрате извикванията на потребителя и отговорите на модела, забранявайки неуверителните дейности, преди да дойдат до крайният потребител
Създаване на политически политики
Адаптирате тяснозначната полицата чрез извикване към съответни приложения или териториални изисквания, без да трябва да тренирате безопасния модел
Обезпечаване с самоприемствен слой
Разпуснете тяснозначните тежести самопреставящо се, за да аудиторе и модерирате трафика си LLM в контролираната среда, където данните не трябва да излизат
Ожидание на набор и филтриране
Потребайте Llama Guard, да бъдат извършени тяснозначните срещи за наброяване и филтриране на дейностите от разговорите, за поддръжка на сянките на оценката на вредата, тъмножелезни и анализ на противника
Плюсове и минуси
Плюсове
- Отворените тежести позволяват само-хостинг и изпълнение на аудит
- Customizable safety taxonomy via prompt (Наказваща се безопасна тяснозначна чрез извикване)
- Classifies both user inputs and model outputs (Класифицира както въвеждащото, така и извеждащото съдържание)
- Integrates easily into existing LLM pipelines (Добре се вливайки в съществуващите стакса LLM)
Минуси
- Трябват ресурси на GPU за изпълнение
- Може да дава лъжи, или да пропусне сянките на вредата
- Трябват експерти навлизания и прилагане
- Възможно в съответствие на английските критерии
Рекорд от битки
В 4 битки в Пантеона.
Last 4 battles
Отзиви
Средно от 5 оценки.
Влез, за да оставиш отзив.
Use it every day
Honestly didn't expect to like it this much. Compatible with Llama and other LLM stacks is exactly what I needed, and integrates easily into existing LLM pipelines. but I reach for it almost every day now and it just clicks.
Solid for our team
We rolled this out across the team last quarter and open weights enable self-hosting and auditing. LLM-based input and output moderation fits neatly into how we already work, and compatible with Llama and other LLM stacks removed a step we used to do by hand. but it has held up under daily use.
Use it every day
Honestly didn't expect to like it this much. Compatible with Llama and other LLM stacks is exactly what I needed, and open weights enable self-hosting and auditing. but I reach for it almost every day now and it just clicks.
Years in this space
I've evaluated a lot of these over the years. What stands out here is compatible with Llama and other LLM stacks — handled better than most — and open weights enable self-hosting and auditing. Requires GPU resources to run efficiently is my one real gripe. Worth the time if this is your use case.
Compared a few options
Evaluated this against two competitors. Where it wins: lLM-based input and output moderation and integrates easily into existing LLM pipelines. Where it lags: english-centric performance. On balance the feature set — especially lLM-based input and output moderation — justifies the 4 stars for our use case.
Въпроси
Is Llama Guard compatible with other LLM stacks?
Yes, Llama Guard is compatible with Llama and other LLM stacks, and can be self-hosted alongside an LLM pipeline.
Asked by Jarrah Whitlock · Sep 19, 2025
What are the system requirements to run Llama Guard?
Llama Guard requires GPU resources to run efficiently.
Asked by Sven Bergqvist · Aug 12, 2025
Can I customize the safety taxonomy?
Yes, the taxonomy is provided in the prompt itself, allowing developers to adapt or extend the policy without retraining, tailoring moderation to their specific application or jurisdiction.
Asked by Chioma Nwosu · Aug 11, 2025
What is Llama Guard used for?
Llama Guard is used for classifying unsafe content in human-AI conversations, evaluating both user prompts and model responses for potentially harmful content.
Asked by Faisal Rahman · Jun 19, 2025
Задай въпрос
Алтернативи на Прогнозна анализа
3CommasПрогнозна анализаБоты за криптовалутна търговия с помощ на AI и управление на портфолио на основните бирки.
reachinboxПрогнозна анализаИзкуствен интелект базиран извънлайн мотор, който автоматизира целия отворен електронен поток от списък до отговор.
KanzzAIПрогнозна анализаПлатформа, интегрираща иновативни инструменти и услуги с помощта на AI и блокчейн.
Paal AIПрогнозна анализаДостъпен еkosistem на Artifitial Intelligence, предлагащ персонализирани боти и автоматизирани решения за търговия на криптовалютите и ангажираност на общността.
Bruviti AIPПрогнозна анализаПлатформа за агентни АИ, автоматизираща операции по обслужване след продажбата по цялата верига на снабдяване.
GTM Coach GPTПрогнозна анализаАИ асистент за коучинг за планиране и изпълнение стратегии за влизане на пазара.
FOMOПрогнозна анализаПлатформа за запускане на токени и децентрализирани проекти с помощ от AI.
inlinkswetrustПрогнозна анализаНетворка между създатели за обменно обменяне на статии за по-лесно натрупване на търсачески резултати.
Trending now
Reducto AIПлатформи за разработка на Агенти на ИКРAPI за документарна интелегенция, който парсира, разделя, използва OCR и извлича структурирана информация от сложни PDF, презентации и таблици.
AdCrierМаркетинг & РекламаРаждане на спонсорираните отговори, заплатено за клик.
Biology AIОбразователни AI инструментиПредстави Скоро и Сигурно Задачите по Биология с Пълни Обяснения
Pixtral 12B 24.09Лабилнова систем даннихПремахваме границите между картините и съдържанието им, обхващайки в голяма размерност многообразни картинки и текстове в рамки на окото на масив от 128K на съответстващия модели.