/ 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
10 сен 2026

svd-safety-l2_remove40_swapdisc_b001

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальный чекпойнт Llama 2 7B Chat, сжатый методом SVD-LLM и предназначенный для исследования влияния сжатия на безопасность диалоговой модели.

221скачиваний 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

Исследовательский чекпойнт Jeesup на основе диалоговой Llama 2 7B Chat от Meta, сжатый методом SVD-LLM: удалено 40,02% параметров, после чего восстановлены компоненты SVD в пределах бюджета 0,1% по правилу swapdisc. Модель содержит 6,6 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и формат safetensors; контекст — 4096 токенов. Она предназначена для изучения того, как SVD-сжатие влияет на безопасность ответов и как выбор компонентов восстановления меняет компромисс между безопасностью и полезностью.

Чекпойнт служит экспериментальным объектом для измерения показателей безопасности и отказов от ответа, а не универсальным чат-ассистентом. В README приведены результаты оценок на AdvBench и StrongREJECT, а также показатель избыточных отказов WildGuard; автор предупреждает, что варианты исследования могут иметь ухудшенную безопасность по сравнению с исходной моделью. Базовая модель рассчитана на диалог на английском языке. Указана лицензия Llama 2; перед использованием необходимо соблюдать её условия.

Сценарии применения

  • сравнение безопасности сжатых вариантов Llama 2
  • оценка устойчивости диалоговой модели к вредоносным запросам
  • измерение избыточных отказов чат-модели
  • исследование восстановления компонентов SVD для снижения потери безопасности

Ограничения

Это исследовательский чекпойнт, а не модель для развёртывания в качестве общего чат-ассистента; сжатие может ухудшать защитное поведение, а отдельные варианты сетки намеренно имеют сниженную безопасность. Результаты необходимо оценивать самостоятельно 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_swapdisc_b001

A Llama-2-7b-chat checkpoint compressed with SVD-LLM to 60.0% of dense parameters, then given a 0.1% parameter budget of restored SVD components selected by the swapdisc 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, 40.02% of parameters removed
selection ruleswapdisc
restore budget0.100% of dense parameters
components restored630
components swapped out630
resulting parameter fraction0.5998
seed42

Measured

metricvalue
AdvBench ASR (HarmBench judge)0.0212
StrongREJECT ASR (HarmBench judge)0.0958
Macro over-refusal (WildGuard)0.2265
WikiText-2 perplexity11.3600

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
5efe89f

0 моделей