Semalith v1.4、Llama-Guard-3-8Bを凌駕する安全分類器
arXivは2026年5月6日(現地時間)付けで、Tejasvi C. Addagada氏による論文「Semalith v1.4: A Calibrated 184M Safety Classifier Achieving State-of-the-Art Prompt-Injection Detection at 44x Fewer Parameters than Llama-Guard-3-8B」を公開した。同論文によると、Semalith v1.4は1億8400万（184M）パラメータの安全性分類器であり、大規模言語モデル (LLM) のプロンプトインジェクション検出において、Llama-Guard-3-8Bと比較して44分の1のパラメータ数で最先端の性能を達成したとされる。