/ 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_swapgapnet_b010

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальный сжатый чекпойнт Llama 2 7B Chat для исследования влияния сжатия и замены параметров на безопасность диалоговой модели.

203скачиваний за 30 дней0лайковвеса 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

Экспериментальный исследовательский чекпойнт на базе диалоговой Llama 2 7B Chat от Meta, сжатый методом SVD-LLM и затем изменённый итеративным подбором параметров по правилу gap_iter. В модели около 6,6 млрд параметров, архитектура плотная LlamaForCausalLM; она принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалог и имеет контекстное окно 4096 токенов.

Чекпойнт создан для исследования того, как сжатие влияет на безопасность и полезность ответов и насколько выборочная замена параметров может восстановить безопасное поведение. В README приведены оценки атак на AdvBench и StrongREJECT, а также чрезмерных отказов на WildGuard. Это одна экспериментальная конфигурация из серии, а не универсальный чат-ассистент; авторы отмечают, что отдельные варианты серии могут быть намеренно менее безопасны, чем исходная Llama 2 7B Chat.

Лицензия — Llama 2 Community License (llama2). Перед использованием в прикладной системе следует самостоятельно оценить поведение модели и проверить соответствие условиям лицензии.

Сценарии применения

  • сравнение безопасности сжатых языковых моделей
  • измерение устойчивости к атакам на вредные запросы
  • оценка чрезмерных отказов чат-модели
  • исследование восстановления безопасного поведения после сжатия

Ограничения

Это исследовательская конфигурация, не предназначенная для использования как универсальный ассистент; сжатие может ухудшать безопасное поведение, а 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_swapgapnet_b010

A Llama-2-7b-chat checkpoint compressed with SVD-LLM to 60.0% of dense parameters, then edited by 10 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 restored5745
components swapped out5745
resulting parameter fraction0.5998
seed42
iterative rounds applied10 of 10
per-round chunk0.100% of dense parameters
parameters swapped in64,716,288 (1.00% of dense projection parameters)
swap valuenet (insertion value + removal value of the sigma-ordered eviction)

Measured

metricvalue
AdvBench ASR (HarmBench judge)0.0827
StrongREJECT ASR (HarmBench judge)0.1374
Macro over-refusal (WildGuard)0.1138

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
8e16038

0 моделей