/ 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_r09

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальная сжатая версия Llama 2 Chat для изучения влияния удаления параметров на безопасность и полезность диалоговой модели.

399скачиваний за 30 дней3лайкавеса 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 сжатая версия диалоговой модели Meta Llama 2 Chat, подготовленная для изучения компромисса между безопасностью и полезностью при сжатии. Согласно карточке, для неё применён метод SVD-LLM с правилом отбора disc_iter, удаливший около 40% параметров; архитектура — плотная LlamaForCausalLM, размер — 6,6 млрд параметров, формат весов — safetensors. Модель принимает текст и генерирует текст в диалоговом режиме, контекст — до 4096 токенов; базовая модель рассчитана на общение на английском языке.

Чекпойнт предназначен для измерения устойчивости к вредоносным запросам и изменений склонности к чрезмерным отказам после сжатия, а не для использования как готовый ассистент. В README приведены оценки атак на AdvBench и StrongREJECT, а также метрика избыточных отказов WildGuard. Указанная лицензия — Llama 2; применяйте её с учётом условий лицензии и не делайте выводов о безопасности без собственной оценки.

Сценарии применения

  • сравнение безопасности Llama 2 Chat до и после сжатия
  • измерение успешности атак на диалоговую модель
  • оценка склонности модели к чрезмерным отказам
  • исследование компромисса между размером модели и качеством ответов

Ограничения

README характеризует чекпойнт как экспериментальный и отмечает, что сжатие может ухудшать безопасность; он не предназначен для развёртывания как готовый ассистент. Приведённые метрики охватывают отдельные бенчмарки и не заменяют самостоятельную оценку.

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_r09

A Llama-2-7b-chat checkpoint compressed with SVD-LLM to 60.0% of dense parameters, then edited by 9 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 restored5945
components swapped out5945
resulting parameter fraction0.5998
seed42
iterative rounds applied9 of 10
per-round chunk0.100% of dense parameters
parameters swapped in58,246,912 (0.90% of dense projection parameters)
swap valueinsert (insertion value only; sigma-ordered eviction)
checkpointintermediate round of a longer run

Measured

metricvalue
AdvBench ASR (HarmBench judge)0.0365
StrongREJECT ASR (HarmBench judge)0.1278
Macro over-refusal (WildGuard)0.1690
WikiText-2 perplexity11.6924

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
11ec045

0 моделей