/ 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
21 сен 2026

svd-safety-l2_swift_remove50_swapgapiter_rankunit_b010

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальная сжатая версия Llama 2 Chat для исследования влияния сжатия и восстановления параметров на безопасность диалоговой модели.

300скачиваний 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 основе диалоговой Llama 2 Chat с 6,6 млрд параметров. Он сжат методом Swift-SVD с восстановлением LoRA до примерно половины исходного числа параметров, после чего прошёл 10 раундов перестановки параметров по правилу gap_iter.

Модель предназначена для изучения влияния сжатия на безопасность и полезность ответов, а также оценки методов восстановления поведения. Она поддерживает генерацию текста и диалог на английском языке; максимальный контекст составляет 4096 токенов. В README приведены показатели атак для AdvBench и StrongREJECT, а также показатель избыточных отказов WildGuard.

Чекпойнт является экспериментальным объектом, а не универсальным чат-ассистентом: авторы предупреждают, что сжатие может ухудшать защитное поведение, и рекомендуют оценивать его перед использованием. Лицензия — Llama 2 Community License.

Сценарии применения

  • оценка влияния сжатия на защиту чат-модели
  • сравнение правил перестановки параметров при восстановлении модели
  • измерение успешности атак на диалоговую модель
  • оценка избыточных отказов чат-ассистента

Ограничения

README предупреждает, что чекпойнт экспериментальный и не предназначен для развёртывания как универсальный ассистент. Сжатие может ухудшать защитное поведение; модель следует самостоятельно оценить перед использованием.

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_remove50_swapgapiter_rankunit_b010

A Llama-2-7b-chat checkpoint compressed with Swift-SVD with LoRA recovery (base checkpoint Jeesup/svd-safety-l2_swift_remove50) to 50.0% of dense parameters, then edited by 10 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_remove50), 50.01% of parameters removed
selection rulegap_iter
restore budget1.000% of dense parameters
components restored4786
components swapped out4786
resulting parameter fraction0.4999
seed42
iterative rounds applied10 of 10
per-round chunk0.100% of dense parameters
parameters swapped in64,719,104 (1.00% of dense projection parameters)
evictionmatrix-local (each insertion evicts a component of the same matrix)
candidate rankingsafety value alone (--rank-cost unit)
swap valueinsert (insertion value only; sigma-ordered eviction)

Measured

metricvalue
AdvBench ASR (HarmBench judge)0.1404
StrongREJECT ASR (HarmBench judge)0.1661
Macro over-refusal (WildGuard)0.1480
WikiText-2 perplexity14.9396

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
7038a66

0 моделей