/ 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
10 сен 2026

svd-safety-l2_remove60_random_b010

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальный чекпойнт Llama 2, сжатый методом SVD-LLM для изучения компромиссов между сжатием и безопасностью генерации текста.

294скачиваний 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

Это исследовательский чекпойнт Jeesup на архитектуре LlamaForCausalLM, основанный на диалоговой модели meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf. Веса сжаты методом SVD-LLM: удалено 59,03% параметров, после чего восстановлено 1% параметров по случайному правилу отбора компонентов. В репозитории около 6,6 млрд параметров, формат весов — safetensors, длина контекста — 4096 токенов.

Модель предназначена для экспериментов по изучению влияния сжатия на безопасность и полезность ответов, а также для измерения восстановления поведения после сжатия. Это не универсальный чат-ассистент: карточка сообщает о росте успешности атак у ряда сжатых вариантов и приводит метрики безопасности именно для исследуемого чекпойнта. Для него указаны ASR 0,3308 на AdvBench и 0,3642 на StrongREJECT, а также macro over-refusal 0,0956 на WildGuard. Модель распространяется по лицензии Llama 2; перед практическим применением её следует отдельно оценивать.

Сценарии применения

  • сравнение безопасности ответов сжатых языковых моделей
  • оценка успешности атак на диалоговую модель
  • изучение влияния SVD-сжатия на полезность ответов
  • измерение восстановления компонентов модели по случайному правилу

Ограничения

Чекпойнт предназначен для экспериментов, а не для развертывания как универсальный ассистент; сжатие может ухудшать безопасное поведение. Перед использованием необходимо самостоятельно оценить его безопасность и качество.

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_remove60_random_b010

A Llama-2-7b-chat checkpoint compressed with SVD-LLM to 41.0% of dense parameters, then given a 1.0% parameter budget of restored SVD components selected by the random 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, 59.03% of parameters removed
selection rulerandom
restore budget1.000% of dense parameters
components restored5723
components swapped out0
resulting parameter fraction0.4097
seed42

Measured

metricvalue
AdvBench ASR (HarmBench judge)0.3308
StrongREJECT ASR (HarmBench judge)0.3642
Macro over-refusal (WildGuard)0.0956
WikiText-2 perplexity17.5455

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
fe5c2d9

0 моделей