/ 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_gap_b001

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальная сжатая версия Llama 2 7B Chat для изучения влияния SVD-сжатия и восстановления компонентов на безопасность ответов.

468скачиваний 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_gap_b001 — исследовательский чекпойнт на основе диалоговой Llama 2 7B Chat от Meta, сжатый методом SVD-LLM и дополненный восстановленными SVD-компонентами. В модели около 6,6 млрд параметров; архитектура — плотная LlamaForCausalLM, формат весов — safetensors, контекст — 4096 токенов. По README, удалено 39,92% параметров исходной модели, а для восстановления выделен бюджет 0,1% параметров с выбором компонентов по правилу gap.

Модель создана для исследования того, как SVD-сжатие влияет на безопасное поведение и как выбор компонентов для восстановления меняет компромисс между безопасностью и полезностью. Это один вариант в сетке экспериментов, а не универсальный чат-ассистент. В README приведены результаты оценки атак и чрезмерных отказов на AdvBench, StrongREJECT и WildGuard.

Модель принимает текст и генерирует текст в диалоговом формате; базовая Llama 2 7B Chat предназначена для общения на английском языке. README предупреждает, что сжатие может ухудшить защиту от атак, а отдельные варианты эксперимента намеренно менее безопасны, чем исходная модель. Для практического развёртывания чекпойнт не предназначен; условия лицензии Llama 2 распространяются на его использование.

Сценарии применения

  • сравнение безопасности сжатых языковых моделей
  • оценка устойчивости чат-моделей к вредоносным запросам
  • изучение влияния SVD-сжатия на поведение Llama 2
  • сравнение правил восстановления компонентов модели
  • анализ компромисса между полезностью и чрезмерными отказами

Ограничения

Это экспериментальный чекпойнт, не предназначенный для развёртывания как универсальный ассистент; сжатие может повысить успешность атак и изменить частоту чрезмерных отказов. README рекомендует самостоятельно оценивать модель перед выводами.

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_gap_b001

A Llama-2-7b-chat checkpoint compressed with SVD-LLM to 60.1% of dense parameters, then given a 0.1% parameter budget of restored SVD components selected by the gap 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, 39.92% of parameters removed
selection rulegap
restore budget0.100% of dense parameters
components restored640
components swapped out0
resulting parameter fraction0.6008
seed42

Measured

metricvalue
AdvBench ASR (HarmBench judge)0.1442
StrongREJECT ASR (HarmBench judge)0.1310
Macro over-refusal (WildGuard)0.1336
WikiText-2 perplexity11.3162

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
aac6d6a

0 моделей