/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
7,5 млрд
Размер весов
16,1 ГБ
Лицензия
Llama 3.1
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Llama-3.1-8B-Instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
11 сен 2026

svd-safety-l31_keep60_disc_b001

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментально сжатый вариант Llama 3.1 8B Instruct для исследования влияния SVD-сжатия и восстановления компонентов на безопасность и полезность ответов.

223скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены11 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 базе Meta Llama 3.1 8B Instruct: модель с архитектурой LlamaForCausalLM, сжатая методом SVD-LLM до 60,1% плотных параметров, а затем дополненная 0,1% бюджета параметров восстановленными компонентами, выбранными по правилу disc. Модель содержит около 7,5 млрд параметров, принимает текст и рассчитана на контекст до 131 072 токенов.

Чекпойнт создан для изучения того, как SVD-сжатие влияет на безопасность и полезность ответов, и для сравнения правил восстановления компонентов. Он поддерживает генерацию текста и диалоговый сценарий; в метаданных также заявлен интерфейс вызова инструментов. README приводит измерения на AdvBench, StrongREJECT и WildGuard, но предупреждает, что модель не является универсальным чат-ассистентом и что сжатие может ухудшать защиту от вредоносных запросов. Лицензия — Llama 3.1; перед использованием необходимо учитывать её условия.

Сценарии применения

  • сравнение безопасности ответов сжатых языковых моделей
  • оценка устойчивости к вредоносным запросам
  • измерение чрезмерных отказов в ответах
  • исследование восстановления компонентов после SVD-сжатия

Ограничения

README характеризует чекпойнт как экспериментальный объект, а не модель для развёртывания; сжатие может ухудшать безопасность, а приведённые метрики относятся к конкретным тестам. Следует самостоятельно оценивать модель 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-l31_keep60_disc_b001

A Llama-3.1-8B-Instruct checkpoint compressed with SVD-LLM to 60.1% of dense parameters, then given a 0.1% parameter budget of restored SVD components selected by the disc 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-3.1-8B-Instruct
compressionSVD-LLM, 39.92% of parameters removed
selection ruledisc
restore budget0.100% of dense parameters
components restored1240
components swapped out0
resulting parameter fraction0.6008
seed42

Measured

metricvalue
AdvBench ASR (HarmBench judge)0.4308
StrongREJECT ASR (HarmBench judge)0.4281
Macro over-refusal (WildGuard)0.0885
WikiText-2 perplexity24.9794

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-3.1-8B-Instruct: 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 3.1 Community License. LICENSE and USE_POLICY.md are included in this repository, and use of this derivative is bound by both. Built with Llama.

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
80460a7

0 моделей