/ 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_swapdisciter_r08

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

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

416скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены14 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

Это экспериментальная диалоговая языковая модель на архитектуре Llama, полученная сжатием Llama 2 7B Chat методом SVD-LLM: удалено около 40% параметров. Разработчик проверяет на этом чекпойнте, как сжатие влияет на компромисс между безопасностью и полезностью модели. Модель содержит 6,6 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 4096 токенов. Карточка приводит результаты оценок устойчивости к вредоносным запросам и чрезмерных отказов.

Модель предназначена для экспериментального анализа безопасности и полезности сжатых языковых моделей, а не для использования как готовый ассистент. В README отмечено, что сжатие может повышать успешность атак и что отдельные варианты намеренно имеют сниженный уровень безопасности. Базовая модель рассчитана на общение на английском языке; лицензия — Llama 2.

Сценарии применения

  • оценка устойчивости сжатой языковой модели к вредоносным запросам
  • изучение компромисса между безопасностью и полезностью чат-модели
  • сравнение методов сжатия Llama 2 Chat
  • исследование чрезмерных отказов языковой модели

Ограничения

Экспериментальный чекпойнт не предназначен для развертывания как готовый ассистент; сжатие может снижать безопасность и повышать успешность атак. Перед использованием результатов необходимо самостоятельно оценить модель.

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_swapdisciter_r08

A Llama-2-7b-chat checkpoint compressed with SVD-LLM to 60.0% of dense parameters, then edited by 8 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 restored5254
components swapped out5254
resulting parameter fraction0.5998
seed42
iterative rounds applied8 of 10
per-round chunk0.100% of dense parameters
parameters swapped in51,777,536 (0.80% of dense projection parameters)
swap valueinsert (insertion value only; sigma-ordered eviction)
checkpointintermediate round of a longer run

Measured

metricvalue
AdvBench ASR (HarmBench judge)0.0192
StrongREJECT ASR (HarmBench judge)0.0671
Macro over-refusal (WildGuard)0.2640
WikiText-2 perplexity11.6380

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

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
fa73151

0 моделей