/ 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
18 сен 2026

svd-safety-l2_swift_remove20_swapgapiter_b010_r03

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальный чекпойнт Llama 2 7B Chat для изучения влияния сжатия и перестановки параметров на безопасность ответов.

210скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены22 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

Это исследовательский чекпойнт Jeesup на базе диалоговой Llama 2 7B Chat от Meta, предназначенный для изучения изменений безопасности модели при сжатии и последующей коррекции параметров. Модель использует архитектуру Llama с плотной причинной языковой сетью, содержит 6,6 млрд параметров и принимает текст для генерации ответов. Указанный в карточке контекст — 4096 токенов.

Чекпойнт сжат методом Swift-SVD с восстановлением LoRA до 80% исходного числа плотных параметров, после чего прошёл 3 из 10 раундов итеративной перестановки параметров по правилу gap_iter. В README приведены измерения на наборах AdvBench, StrongREJECT и WildGuard для оценки отказов и устойчивости к вредоносным запросам. Это отдельная экспериментальная точка исследования компромисса между безопасностью и полезностью, а не универсальный чат-ассистент. Лицензия — Llama 2; применяются её условия использования.

Сценарии применения

  • сравнение устойчивости сжатых языковых моделей к вредоносным запросам
  • измерение доли успешных атак на чат-модель
  • оценка избыточных отказов после коррекции параметров
  • исследование компромисса между безопасностью и полезностью модели

Ограничения

Чекпойнт является экспериментальным объектом исследования и не предназначен для развёртывания как универсальный ассистент; сжатие может ухудшать защитное поведение. Показатели безопасности зависят от использованных наборов и оценщиков, поэтому модель следует оценивать в конкретном сценарии.

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_swift_remove20_swapgapiter_b010_r03

A Llama-2-7b-chat checkpoint compressed with Swift-SVD with LoRA recovery (base checkpoint Jeesup/svd-safety-l2_swift_remove20) to 80.0% of dense parameters, then edited by 3 of 10 rounds of iterative parameter-neutral swap selected by the gap_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
compressionSwift-SVD with LoRA recovery (base checkpoint Jeesup/svd-safety-l2_swift_remove20), 20.01% of parameters removed
selection rulegap_iter
restore budget1.000% of dense parameters
components restored1923
components swapped out1923
resulting parameter fraction0.7999
seed42
iterative rounds applied3 of 10
per-round chunk0.100% of dense parameters
parameters swapped in19,416,576 (0.30% of dense projection parameters)
evictionmatrix-local (each insertion evicts a component of the same matrix)
swap valueinsert (insertion value only; sigma-ordered eviction)
checkpointintermediate round of a longer run

Measured

metricvalue
AdvBench ASR (HarmBench judge)0.0350
StrongREJECT ASR (HarmBench judge)0.0950
Macro over-refusal (WildGuard)0.1575

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 them. 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
b07ed9c

0 моделей