/ 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
17 сен 2026

svd-safety-l2_remove40_swapgapiter_b010_r09

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальная сжатая и модифицированная версия Llama 2 Chat для исследования компромиссов между безопасностью и полезностью языковых моделей.

165скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены17 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 основе диалоговой Llama 2 Chat с 7 млрд параметров. Модель с архитектурой LlamaForCausalLM сжата методом SVD-LLM до 60% исходного числа параметров: удалено 40,02%. Затем к ней применили девять из десяти раундов итеративной замены параметров по правилу gap_iter; бюджет полного эксперимента составляет до 1% исходных параметров.

Чекпойнт создан для изучения влияния сжатия на безопасность и полезность ответов, а также способов восстановления поведения модели. В README приведены метрики успешности атак AdvBench и StrongREJECT и показатель избыточного отказа WildGuard. Это не универсальный чат-ассистент: результаты описывают отдельную точку экспериментальной сетки и не гарантируют безопасного поведения.

Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалог и имеет контекст длиной 4096 токенов. В метаданных указан английский язык базовой модели. Репозиторий использует формат safetensors и библиотеку Transformers. Лицензия — Llama 2; применяйте условия лицензии Meta.

Сценарии применения

  • сравнение безопасности Llama 2 до и после сжатия
  • оценка успешности атак на диалоговую модель
  • изучение влияния SVD-сжатия на ответы ассистента
  • анализ восстановления поведения модели после изменения параметров

Ограничения

Это экспериментальный чекпойнт, а не готовый ассистент; отдельные варианты в исследовании намеренно имеют ухудшенную безопасность. В README указаны ненулевые показатели успешности атак, поэтому модель требует самостоятельной оценки перед применением.

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_swapgapiter_b010_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 gap_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 rulegap_iter
restore budget1.000% of dense parameters
components restored6126
components swapped out6126
resulting parameter fraction0.5998
seed42
iterative rounds applied9 of 10
per-round chunk0.100% of dense parameters
parameters swapped in58,236,672 (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)0.0550
StrongREJECT ASR (HarmBench judge)0.1100
Macro over-refusal (WildGuard)0.1794

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 them. 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
fffc96a

0 моделей