/ 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_remove40_swapdisc_a010_b010_r02

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальный сжатый чекпойнт Llama 2 для изучения влияния сжатия и восстановления компонентов на безопасность и полезность ответов.

110скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены14 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

Это исследовательский чекпойнт диалоговой модели Llama-2-7b-chat, созданный в рамках исследования влияния сжатия на безопасность и полезность ответов. Разработчик сжал базовую модель методом SVD-LLM, удалив 40,02% параметров, а затем выполнил 2 из 10 запланированных раундов параметрически нейтрального обмена компонентами по правилу disc_iter. Модель содержит 6,6 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и принимает текст для генерации текста; контекст — до 4096 токенов.

Чекпойнт предназначен для измерения компромиссов между сжатием и безопасностью, а не для обычного общения или развёртывания в качестве ассистента. Для этой версии README приводит показатели атак на AdvBench и StrongREJECT, а также метрику избыточных отказов WildGuard. README предупреждает, что сжатие может ухудшить защиту от атак, поэтому результаты следует оценивать в рамках эксперимента. Лицензия — Llama 2; применяются её условия использования.

Сценарии применения

  • измерение устойчивости сжатой языковой модели к вредоносным запросам
  • сравнение безопасности чекпойнта с базовой Llama 2
  • оценка влияния SVD-сжатия на поведение чат-модели
  • исследование восстановления безопасности методом обмена компонентами
  • измерение избыточных отказов у сжатой модели

Ограничения

Чекпойнт является экспериментальным образцом, не предназначенным для развёртывания как универсальный ассистент; сжатие может ухудшать защиту от атак. Результаты оценки для этой версии не гарантируют безопасность в других сценариях.

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_swapdisc_a010_b010_r02

A Llama-2-7b-chat checkpoint compressed with SVD-LLM to 60.0% of dense parameters, then edited by 2 of 10 rounds of iterative parameter-neutral swap selected by the disc_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
compressionSVD-LLM, 40.02% of parameters removed
selection ruledisc_iter
restore budget1.000% of dense parameters
components restored1237
components swapped out1237
resulting parameter fraction0.5998
seed42
iterative rounds applied2 of 10
per-round chunk0.100% of dense parameters
parameters swapped in12,946,688 (0.20% of dense projection parameters)
swap valueinsert (insertion value only; sigma-ordered eviction)
insertion scale0.1 (components added at this fraction of their strength)
checkpointintermediate round of a longer run

Measured

metricvalue
AdvBench ASR (HarmBench judge)0.2692
StrongREJECT ASR (HarmBench judge)0.1757
Macro over-refusal (WildGuard)0.0966

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
a447010

0 моделей