/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
6,6 млрд
Размер весов
13,5 ГБ
Лицензия
Llama 2
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Llama-2-7b-chat-hf
Библиотека
transformers
Опубликована
14 сен 2026

svd-safety-l2_basis_remove50_swapgapnet_b010_r07

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальный сжатый и отредактированный чекпойнт Llama 2 Chat для изучения влияния сжатия на безопасность ответов.

172скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены14 сен 2026

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

Это исследовательский чекпойнт Jeesup на базе диалоговой модели Meta Llama 2 Chat с 7 млрд параметров. Модель с архитектурой Llama была сжата методом Basis Sharing: общие базисы используются для групп из двух соседних слоёв, что сократило число параметров примерно до 50% от исходного. Затем к ней применили семь из десяти раундов итеративной замены параметров по правилу swapgapnet_iter.

Чекпойнт создан для изучения того, как SVD-сжатие влияет на безопасность ответов и какие правила выбора параметров помогают восстановить её. В README приведены результаты оценок на AdvBench, StrongREJECT и WildGuard. Это отдельная точка экспериментальной серии, а не универсальный чат-ассистент; использовать её следует для анализа компромиссов между безопасностью и полезностью и самостоятельной оценки. Контекст — до 4096 токенов. Лицензия — Llama 2.

Сценарии применения

  • Сравнение безопасности ответов до и после сжатия языковой модели
  • Оценка устойчивости чат-модели к запросам на вредоносные действия
  • Изучение восстановления защитного поведения после сжатия
  • Анализ компромисса между полезностью и отказами модели

Ограничения

Это экспериментальный чекпойнт, не предназначенный для использования как универсальный ассистент. README сообщает, что сжатие может ухудшать безопасность, поэтому перед применением требуется самостоятельная оценка.

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

svd-safety-l2_basis_remove50_swapgapnet_b010_r07

A Llama-2-7b-chat checkpoint compressed with Basis Sharing (ICLR 2025; shared bases over groups of 2 adjacent layers) to 50.0% of dense parameters, then edited by 7 of 10 rounds of iterative parameter-neutral swap selected by the swapgapnet_iter rule (up to 0.1% of dense parameters per round; the full run's budget is 1.0%).

This is a research artifact from a study of how SVD compression damages safety behaviour and which component-selection rule best repairs it. It is one cell of a grid over selection rules and budgets; it is not a general-purpose chat model.

Provenance

fieldvalue
base (uncompressed)meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf
compressionBasis Sharing (ICLR 2025; shared bases over groups of 2 adjacent layers), 50.00% of parameters removed
selection ruleswapgapnet_iter
restore budget1.000% of dense parameters
components restored3161
components swapped out3161
resulting parameter fraction0.4998
seed42
recoveryLoRA r=8 on the per-layer coefficients only (bases frozen, budget unchanged), 2 epochs, lr 0.0001, batch 64, alpaca-cleaned
iterative rounds applied7 of 10
per-round chunk0.100% of dense parameters
parameters swapped in45,301,504 (0.70% of dense projection parameters)
swap valuenet (insertion value + removal value of the sigma-ordered eviction)
checkpointintermediate round of a longer run

Measured

metricvalue
AdvBench ASR (HarmBench judge)0.0404
StrongREJECT ASR (HarmBench judge)0.1374
Macro over-refusal (WildGuard)0.1720

Intended use and limitations

This checkpoint exists to measure safety/utility trade-offs under compression. Several arms in the grid are deliberately safety-degraded relative to Llama-2-7b-chat: compression alone raises attack-success rate, and the point of the study is to quantify that and test recovery. Treat any given cell as an experimental subject, not as a deployable assistant, and evaluate it yourself before drawing conclusions from it.

Licence

Llama 2 Community License. LICENSE.txt and USE_POLICY.md are included in this repository, and use of this derivative is bound by both. Built with Llama 2.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
84ff9d3

0 моделей