/ 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
23 сен 2026

svd-safety-l2_basisresmix_remove50

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальная сжатая и дообученная версия Llama 2 7B Chat для изучения влияния сжатия на безопасность и полезность диалоговой модели.

197скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены23 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

Jeesup выпустил экспериментальный чекпойнт Llama 2 7B Chat, сжатый методом Basis Sharing: общие базисы используются для групп из двух соседних слоёв, а число параметров сокращено примерно вдвое. После сжатия модель дообучили только по коэффициентам с помощью LoRA, сохранив общий базис и бюджет параметров. Модель предназначена для исследования влияния SVD-сжатия на безопасность и полезность ответов, а также способов восстановления поведения после сжатия.

Модель имеет архитектуру LlamaForCausalLM, содержит 6,6 млрд параметров и рассчитана на контекст до 4096 токенов. Это диалоговая текстовая модель на основе Llama 2 7B Chat; базовая модель ориентирована на английский язык. В README приведены метрики атак и чрезмерных отказов, подчёркивающие, что отдельные варианты в исследовании могут быть менее безопасными, чем исходная модель. Чекпойнт является исследовательским артефактом, а не готовым к развёртыванию ассистентом; перед применением его следует самостоятельно оценить. Лицензия — Llama 2 Community License.

Сценарии применения

  • исследование влияния сжатия параметров на безопасность чат-модели
  • сравнение устойчивости языковых моделей к атакам на безопасность
  • оценка восстановления поведения модели после сжатия
  • изучение компромисса между полезностью ответов и отказами

Ограничения

Это исследовательский чекпойнт, не предназначенный для развёртывания как универсальный ассистент; сжатие может ухудшать защитное поведение, включая повышение успешности атак. README приводит метрики на отдельных наборах оценки, поэтому перед любым применением необходима самостоятельная проверка.

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_basisresmix_remove50

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 recovered with a coefficient-only LoRA fine-tune that keeps both the parameter budget and the shared bases exactly.

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
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

Measured

metricvalue
AdvBench ASR (HarmBench judge)0.1808
StrongREJECT ASR (HarmBench judge)0.1565
Macro over-refusal (WildGuard)0.1646
WikiText-2 perplexity13.2626

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 them. 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
e22b183

0 моделей