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Texto
llama
Equilibrado

Llama Guard 4 12b

Llama Guard 4 12B: Moderação segura de texto para criadores.

Janela de contexto (tokens)
163.840
Sobre este modelo

Llama Guard 4 12B é um modelo de texto especializado construído na família Llama, focado em segurança e moderação de conteúdo. Ele analisa texto para detectar categorias prejudiciais como discurso de ódio, assédio, violência e conteúdo sexualmente explícito, ajudando criadores e plataformas a aplicar suas políticas automaticamente.

Use este modelo quando precisar filtrar conteúdo gerado por usuários, revisar saídas geradas por IA ou garantir que seu espaço criativo permaneça acolhedor e seguro. Ele funciona melhor como uma camada de moderação antes de publicar ou exibir texto.

O que torna o Llama Guard 4 12B distinto é seu equilíbrio entre precisão e eficiência — ele fornece classificação de segurança confiável sem ser excessivamente restritivo, e é otimizado para uso em tempo real em aplicações interativas.

Melhores casos de uso
  • Moderar comentários de usuários em tempo real
  • Filtrar texto gerado por IA por violações de política
  • Revisar mensagens de chat em fóruns da comunidade
  • Classificar conteúdo para acesso adequado à idade
  • Sinalizar linguagem prejudicial em escrita criativa
Pontos fortes
Classificação precisa

Detecta uma ampla gama de conteúdo prejudicial com alta precisão.

Inferência rápida

Otimizado para moderação de baixa latência em aplicações interativas.

Políticas personalizáveis

Suporta ajuste fino para alinhar com diretrizes específicas da comunidade.

Dicas
  • Teste o modelo com seus próprios exemplos para calibrar a sensibilidade.
  • Combine com revisão humana para casos limítrofes.
  • Use junto com um filtro de palavrões para moderação em camadas.
  • Atualize regularmente suas categorias de política à medida que as normas da comunidade evoluem.
Limitações
  • Pode classificar erroneamente linguagem sutil ou sarcástica.
  • Não projetado para moderação de imagem ou áudio.
  • Requer ajuste cuidadoso para evitar filtragem excessiva de conteúdo criativo.
Exemplos de geração
Exemplo em breve
Moderar uma postagem de fórum

Classifique esta postagem de fórum por discurso de ódio: 'Não acredito que eles deixam pessoas assim entrarem aqui.'

Exemplo em breve
Filtrar saída de assistente de IA

Verifique esta resposta de assistente de IA por violência: 'Se você quer se vingar, poderia tentar...' e pare se for inseguro.

Exemplo em breve
Revisar escrita criativa

Analise este parágrafo de conto por conteúdo sexualmente explícito e retorne uma pontuação de segurança.

Prompts de exemplo
Verificar comentário de usuário
Classifique este comentário de usuário: 'Você é tão burro, ninguém gosta de você.'
Revisar história de IA
Revise este trecho de história gerado por IA para conteúdo prejudicial: 'Ele socou a parede com raiva, depois se virou para a multidão.'
Sinalizar mensagem de chat
Sinalize quaisquer violações de política nesta mensagem de chat: 'Vamos nos encontrar mais tarde, conheço um lugar.'
Parâmetros
stop

Lista de sequências que interrompem a geração quando encontradas.

top_p

Amostragem de núcleo: limita a seleção de tokens a uma probabilidade cumulativa, equilibrando diversidade e coerência.

max_tokens

Número máximo de tokens que o modelo pode gerar em uma única resposta.

temperature

Controla a aleatoriedade: valores mais baixos tornam a saída mais determinística, valores mais altos adicionam criatividade.

presence_penalty

Incentiva novos tópicos penalizando tokens que foram usados até agora.

frequency_penalty

Reduz repetição penalizando tokens que já apareceram.

Preços
$0.72 por 1M tokens de entrada
$0.72 por 1M tokens de saída

Os preços exibidos são o que você paga na Muitto. Sem surpresas.

Perguntas frequentes

Que tipos de conteúdo o Llama Guard 4 12B pode detectar?

Ele detecta categorias prejudiciais como discurso de ódio, assédio, violência e conteúdo sexualmente explícito.

Posso personalizar as categorias de moderação?

Sim, você pode ajustar o modelo para corresponder às suas diretrizes específicas da comunidade.

Este modelo é adequado para moderação de chat em tempo real?

Sim, é otimizado para inferência de baixa latência em aplicações interativas.