/ 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_r03

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальный чекпойнт Llama 2 Chat, сжатый методом SVD и частично отредактированный для исследования компромиссов между сжатием и безопасностью.

410скачиваний 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 исследовательский чекпойнт на базе диалоговой Llama 2 Chat от Meta, подготовленный в рамках исследования влияния сжатия на безопасность языковых моделей. Модель с архитектурой LlamaForCausalLM содержит 6,6 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст; родительская модель рассчитана на английский язык. Контекстное окно — 4096 токенов.

Чекпойнт сжат методом SVD-LLM: удалено 40,02% параметров, осталось 60% исходного числа. Затем выполнены 3 из 10 раундов итеративной замены параметров по правилу disc_iter с бюджетом до 0,1% плотных параметров на раунд. Он предназначен для измерения компромиссов между безопасностью и полезностью и изучения восстановления поведения после сжатия, а не для обычного диалогового применения. В README приведены оценки атак на AdvBench и StrongREJECT, а также чрезмерных отказов по WildGuard.

Модель является экспериментальным объектом, и отдельные варианты серии могут иметь ухудшенную безопасность по сравнению с исходной Llama 2 Chat. Результаты следует самостоятельно оценивать, прежде чем использовать их для выводов. Лицензия — Llama 2.

Сценарии применения

  • сравнение безопасности модели до и после сжатия
  • измерение устойчивости к атакам на генерацию вредных ответов
  • исследование восстановления поведения после сжатия LLM
  • оценка чрезмерных отказов в диалоговой модели

Ограничения

Это исследовательский чекпойнт, а не модель для развёртывания в качестве универсального ассистента; сжатие может ухудшать защиту от вредных запросов. README рекомендует самостоятельно оценить конкретный вариант 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_swapdiscnet_b010_r03

A Llama-2-7b-chat checkpoint compressed with SVD-LLM to 60.0% of dense parameters, then edited by 3 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 restored1694
components swapped out1694
resulting parameter fraction0.5998
seed42
iterative rounds applied3 of 10
per-round chunk0.100% of dense parameters
parameters swapped in19,413,760 (0.30% 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)0.0135
StrongREJECT ASR (HarmBench judge)0.0351
Macro over-refusal (WildGuard)0.3244

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
7114961

0 моделей