/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Архитектура
mistral · dense
Опубликована
8 июл 2024

Mistral-7B-Instruct-RR

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Диалоговая модель на базе Mistral-7B с механизмом Representation Rerouting для снижения генерации вредоносного контента.

167скачиваний за 30 дней5лайковвеса обновлены9 июл 2024

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Mistral-7B-Instruct-RR — модель Gray Swan AI на базе Mistral-7B-Instruct с защитными механизмами circuit breaking, встроенными методом Representation Rerouting (RR). Она предназначена для генерации диалоговых ответов и снижения вероятности выдачи вредоносного контента за счёт изменения соответствующих представлений модели. Архитектура — плотная авторегрессионная MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов; репозиторий содержит веса в формате safetensors.

Модель подходит для диалоговых приложений, где важно ограничивать генерацию потенциально вредоносных ответов. Разработчики метода заявляют о минимальном снижении общих возможностей, однако README не приводит количественных результатов или подробной оценки защитных свойств. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • создание диалогового помощника с ограничением вредоносных ответов
  • генерация ответов в чат-приложениях
  • эксперименты с механизмами снижения вредоносного поведения LLM

Ограничения

README не содержит количественной оценки эффективности защитного механизма или деградации возможностей. Язык поддержки и условия лицензии по предоставленным данным определить нельзя.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Model Details

Mistral-7B-Instruct-RR is a Mistral-7B model with circuit breakers inserted using Representation Rerouting (RR).

Circuit Breaking is a new approach inspired by representation engineering, designed to prevent AI systems from generating harmful content by directly altering harmful model representations, with minimal capability degradation. For more information, please check out our paper.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MistralForCausalLM
Ревизия весов
5b9121d

0 моделей