/ 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_swapdisciter_r09

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальная сжатая версия Llama 2 Chat для изучения влияния удаления параметров на безопасность и полезность диалоговой модели.

399скачиваний за 30 дней1лайквеса 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

Jeesup/svd-safety-l2_remove50_swapdisciter_r09 — экспериментальный чекпойнт диалоговой языковой модели, созданный на основе meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf с применением сжатия SVD-LLM. Согласно карточке, удалено 50,01% параметров; в метаданных указаны архитектура LlamaForCausalLM, 6,6 млрд параметров, контекст 4096 токенов и формат safetensors.

Модель предназначена для измерения компромисса между безопасностью и полезностью при сжатии, а также для проверки методов восстановления поведения. Она генерирует текст и поддерживает диалог; базовая модель ориентирована на общение на английском языке.

Карточка приводит оценки успешности атак AdvBench и StrongREJECT и показатель чрезмерных отказов, однако результаты относятся к конкретным тестам. В README отмечено, что сжатие может ухудшать защиту от вредоносных запросов, а этот чекпойнт следует считать экспериментальным объектом, а не готовым ассистентом. Лицензия — Llama 2.

Сценарии применения

  • сравнение безопасности модели до и после сжатия
  • оценка устойчивости к вредоносным запросам
  • изучение компромисса между полезностью и чрезмерными отказами

Ограничения

Сжатие может повысить успешность атак и ухудшить безопасность; карточка позиционирует чекпойнт как экспериментальный объект, а не готового к использованию ассистента. Приведённые метрики отражают только указанные тесты.

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_swapdisciter_r09

A Llama-2-7b-chat checkpoint compressed with SVD-LLM to 50.0% of dense parameters, then edited by 9 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 restored6104
components swapped out6104
resulting parameter fraction0.4999
seed42
iterative rounds applied9 of 10
per-round chunk0.100% of dense parameters
parameters swapped in58,249,984 (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)0.0654
StrongREJECT ASR (HarmBench judge)0.2109
Macro over-refusal (WildGuard)0.2213
WikiText-2 perplexity14.2170

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
53ab2e1

0 моделей