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: 10 сен 2026

Ссылки

svd-safety-l2_remove50_disc_b010

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальная сжатая версия Llama-2-7B-chat для изучения влияния SVD-сжатия и восстановления параметров на безопасность диалоговой модели.

170скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены10 сен 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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

Jeesup/svd-safety-l2_remove50_disc_b010 — исследовательский чекпойнт на архитектуре Llama-2-7B-chat, созданный сжатием базовой модели методом SVD-LLM и восстановлением 1% параметров по правилу disc. В результате сжатия удалено 49,02% параметров; итоговая модель содержит 6,6 млрд параметров, использует формат safetensors и контекст до 4096 токенов. Она предназначена для генерации текста и диалогов на основе Llama-2-7b-chat.

Модель входит в серию экспериментов о том, как SVD-сжатие влияет на безопасность ответов и какие правила восстановления компонентов помогают компенсировать ущерб. В README приведены показатели атак на тестах AdvBench и StrongREJECT, а также чрезмерных отказов на WildGuard. Это экспериментальный объект для оценки компромиссов между безопасностью и полезностью, а не универсальный чат-ассистент. Лицензия — Llama 2; применяются её условия использования.

Сценарии применения

оценка влияния SVD-сжатия на безопасность языковой модели
сравнение правил восстановления компонентов после сжатия
анализ устойчивости диалоговой модели к вредоносным запросам
измерение чрезмерных отказов у сжатой модели
исследование компромисса между безопасностью и полезностью LLM

Ограничения

Это исследовательский чекпойнт, а не модель для развёртывания в качестве общего ассистента; README отмечает, что сжатие может ухудшать защитное поведение. Показатели приведены для ограниченного набора бенчмарков и не заменяют самостоятельную оценку.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей II.9Разработка и данныеСтатистика, эксперименты и причинный анализAI помогает планировать эксперименты и делать статистически обоснованные выводы о связях и эффектах.18 задач2 881модель II.4Разработка и данныеОтладка, тестирование и качество ПОAI помогает находить дефекты, строить проверки и повышать надёжность программного продукта.25 задач13 978моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

svd-safety-l2_remove50_disc_b010

A Llama-2-7b-chat checkpoint compressed with SVD-LLM to 51.0% of dense parameters, then given a 1.0% parameter budget of restored SVD components selected by the disc rule.

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

field	value
base (uncompressed)	`meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf`
compression	SVD-LLM, 49.02% of parameters removed
selection rule	`disc`
restore budget	1.000% of dense parameters
components restored	5855
components swapped out	0
resulting parameter fraction	0.5098
seed	42

Measured

metric	value
AdvBench ASR (HarmBench judge)	0.0904
StrongREJECT ASR (HarmBench judge)	0.1438
Macro over-refusal (WildGuard)	0.4377
WikiText-2 perplexity	13.4239

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

Нельзя запустить

Репозиторий недоступен на Hugging Face.

Класс архитектуры: LlamaForCausalLM
Ревизия весов: 94cee62