/ 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
9 сен 2026

svd-safety-l2_remove40_disc_b010

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальный сжатый вариант Llama 2 Chat для исследования компромисса между безопасностью ответов и сжатием языковых моделей.

473скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены10 сен 2026

Бенчмарки

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

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/svd-safety-l2_remove40_disc_b010 — исследовательский чекпойнт на основе диалоговой Llama 2 от Meta с 6,6 млрд параметров. Модель сжата методом SVD-LLM: удалено 39,03% параметров, после чего восстановлены компоненты SVD с бюджетом 1% по правилу disc. Это одна из конфигураций эксперимента по изучению влияния сжатия на безопасность ответов и восстановления этой безопасности.

Чекпойнт предназначен для измерения компромисса между безопасностью и полезностью сжатой модели, а не для использования как универсальный чат-ассистент. Для базовой модели в метаданных указан контекст 4096 токенов; исходная Llama 2 Chat рассчитана на общение на английском языке. В README приведены результаты оценок безопасности и чрезмерных отказов на AdvBench, StrongREJECT и WildGuard.

Модель распространяется по лицензии Llama 2. README предупреждает, что разные варианты эксперимента могут иметь намеренно ухудшенное поведение безопасности относительно исходной модели; этот чекпойнт следует рассматривать как экспериментальный объект и самостоятельно оценивать перед использованием.

Сценарии применения

  • оценка влияния SVD-сжатия на безопасность чат-модели
  • сравнение правил восстановления компонентов после сжатия
  • измерение успешности атак на языковую модель
  • анализ чрезмерных отказов после сжатия модели

Ограничения

Это исследовательский чекпойнт, не предназначенный для развёртывания как универсальный ассистент; сжатие может ухудшать безопасность и полезность. Следует самостоятельно оценивать поведение модели перед использованием.

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_remove40_disc_b010

A Llama-2-7b-chat checkpoint compressed with SVD-LLM to 61.0% of dense parameters, then given a 1.0% parameter budget of restored SVD components selected by the disc rule.

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
compressionSVD-LLM, 39.03% of parameters removed
selection ruledisc
restore budget1.000% of dense parameters
components restored5689
components swapped out0
resulting parameter fraction0.6097
seed42

Measured

metricvalue
AdvBench ASR (HarmBench judge)0.0000
StrongREJECT ASR (HarmBench judge)0.0064
Macro over-refusal (WildGuard)0.6717
WikiText-2 perplexity11.2624

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

Нельзя запустить

Репозиторий недоступен на Hugging Face.

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
905d389

0 моделей