/ 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_swapdiscnet_b010_r02

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальная сжатая и изменённая версия Llama 2 7B Chat для исследования влияния компрессии на безопасность и полезность языковых моделей.

445скачиваний за 30 дней2лайкавеса 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 исследовательский чекпойнт Jeesup на базе диалоговой Meta Llama 2 7B Chat, сжатый методом SVD-LLM и дополнительно изменённый в рамках эксперимента по восстановлению поведения модели. Архитектура — плотная LlamaForCausalLM; в чекпойнте около 6,6 млрд параметров, формат весов safetensors, контекст — 4096 токенов. Удалено 40,02% параметров относительно исходной модели; применены 2 из 10 раундов перестановки параметров по правилу disc_iter.

Модель предназначена для изучения того, как сжатие влияет на безопасность и полезность языковых моделей и насколько выбор компонентов может восстановить эти свойства. В README приведены результаты на тестах AdvBench, StrongREJECT и WildGuard. Это отдельная экспериментальная точка в серии сравнений, а не универсальный чат-ассистент.

Сжатие может ухудшать защитное поведение: в описании исследования отмечено повышение успешности атак по сравнению с исходной Llama 2 7B Chat. Чекпойнт следует оценивать как экспериментальный объект перед использованием. Лицензия — Llama 2 Community License.

Сценарии применения

  • сравнение безопасности сжатых языковых моделей
  • измерение успешности атак на чат-модель
  • исследование восстановления защитного поведения после компрессии

Ограничения

Сжатие может ослаблять защитное поведение и повышать успешность атак по сравнению с исходной моделью. Чекпойнт экспериментальный и не предназначен для развёртывания как универсальный ассистент.

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_swapdiscnet_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 restored1114
components swapped out1114
resulting parameter fraction0.5998
seed42
iterative rounds applied2 of 10
per-round chunk0.100% of dense parameters
parameters swapped in12,941,312 (0.20% of dense projection parameters)
swap valuenet (insertion value + removal value of the sigma-ordered eviction)
checkpointintermediate round of a longer run

Measured

metricvalue
AdvBench ASR (HarmBench judge)0.1038
StrongREJECT ASR (HarmBench judge)0.1693
Macro over-refusal (WildGuard)0.0787

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
562abd2

0 моделей