/ 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_remove50_swapdisc_a050_b010_r04

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальный сжатый чекпойнт Llama 2 для изучения влияния компрессии и редактирования параметров на безопасность генерации текста.

118скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены14 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

Экспериментальный диалоговый чекпойнт на архитектуре Llama-2 с 6,6 млрд параметров, созданный в исследовании влияния сжатия на безопасность модели. За основу взята meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf: веса сжаты методом SVD-LLM примерно до половины плотных параметров, после чего выполнены 4 из 10 раундов итеративной перестановки параметров по правилу disc_iter. Модель предназначена для генерации текста и исследования компромиссов между безопасностью и полезностью, а не для обычного чат-ассистента.

Контекст модели — 4096 токенов; метаданные указывают лицензию Llama 2. В README приведены результаты оценок безопасности и отмечено, что некоторые варианты эксперимента, включая сжатые чекпойнты, могут быть менее устойчивы к вредоносным запросам, чем исходная модель. Использовать этот чекпойнт следует как экспериментальный объект с самостоятельной оценкой поведения, а не как готовое к развёртыванию решение.

Сценарии применения

  • сравнение безопасности сжатой и исходной Llama 2
  • исследование влияния SVD-сжатия на ответы чат-модели
  • оценка устойчивости модели к вредоносным запросам

Ограничения

Это исследовательский чекпойнт, не предназначенный для развёртывания как универсальный ассистент; сжатие может ухудшать защиту от вредоносных запросов. README рекомендует самостоятельно оценивать поведение модели.

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_swapdisc_a050_b010_r04

A Llama-2-7b-chat checkpoint compressed with SVD-LLM to 50.0% of dense parameters, then edited by 4 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, 50.01% of parameters removed
selection ruledisc_iter
restore budget1.000% of dense parameters
components restored2596
components swapped out2596
resulting parameter fraction0.4999
seed42
iterative rounds applied4 of 10
per-round chunk0.100% of dense parameters
parameters swapped in25,890,560 (0.40% of dense projection parameters)
swap valueinsert (insertion value only; sigma-ordered eviction)
insertion scale0.5 (components added at this fraction of their strength)
checkpointintermediate round of a longer run

Measured

metricvalue
AdvBench ASR (HarmBench judge)0.1769
StrongREJECT ASR (HarmBench judge)0.1981
Macro over-refusal (WildGuard)0.3301

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
344d374

0 моделей