/ 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
11 сен 2026

svd-safety-l2_remove50_discp_b001

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальный сжатый чекпойнт Llama 2 7B Chat для изучения влияния SVD-сжатия и восстановления компонент на безопасность ответов.

317скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены11 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

Это экспериментальный чекпойнт Jeesup на базе диалоговой модели Meta Llama 2 7B Chat. Веса сжаты методом SVD-LLM: удалено 49,91% параметров, после чего восстановлена часть SVD-компонент с бюджетом 0,1% по правилу discp. Модель содержит 6,6 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и рассчитана на контекст до 4096 токенов.

Чекпойнт создан для исследования того, как SVD-сжатие влияет на безопасность ответов и можно ли восстановить её выборочным возвратом компонент. В README приведены показатели на AdvBench, StrongREJECT и WildGuard; это результаты конкретных оценок, а не гарантия поведения в других условиях. Модель не предназначена для использования как универсальный чат-ассистент и требует самостоятельной проверки перед применением. Лицензия — Llama 2; её условия следует соблюдать при использовании и распространении.

Сценарии применения

  • сравнение поведения Llama 2 до и после SVD-сжатия
  • оценка устойчивости к вредоносным запросам на тестовых наборах
  • изучение влияния выбора SVD-компонент на безопасность ответов

Ограничения

Это исследовательский чекпойнт, а не готовый универсальный ассистент; сжатие может ухудшать безопасное поведение. Опубликованные метрики относятся к указанным наборам оценки и не гарантируют результаты в других сценариях.

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_remove50_discp_b001

A Llama-2-7b-chat checkpoint compressed with SVD-LLM to 50.1% of dense parameters, then given a 0.1% parameter budget of restored SVD components selected by the discp 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

fieldvalue
base (uncompressed)meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf
compressionSVD-LLM, 49.91% of parameters removed
selection rulediscp
restore budget0.100% of dense parameters
components restored640
components swapped out0
resulting parameter fraction0.5009
seed42

Measured

metricvalue
AdvBench ASR (HarmBench judge)0.2058
StrongREJECT ASR (HarmBench judge)0.1757
Macro over-refusal (WildGuard)0.3644
WikiText-2 perplexity13.5612

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
eb14698

0 моделей