/ 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_keep70_disc_b010

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментально сжатый чекпойнт Llama 3.1 8B Instruct для изучения компромиссов между сжатием модели, её полезностью и безопасностью.

177скачиваний 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 на базе Meta Llama 3.1 8B Instruct, созданный для изучения влияния сжатия на безопасность и полезность языковых моделей. Авторы применили SVD-LLM, удалив 29,03% параметров, а затем восстановили компоненты в пределах бюджета 1,0% по правилу отбора disc; итоговая модель содержит 7,5 млрд параметров и хранится в формате safetensors.

Модель предназначена для сравнительных экспериментов по безопасности после сжатия, а не для обычного диалогового применения. Она поддерживает генерацию текста и чат, использует архитектуру LlamaForCausalLM и унаследовала от базовой модели контекст длиной до 131 072 токенов. В README приведены результаты на AdvBench, StrongREJECT и WildGuard, включая показатель чрезмерных отказов; конкретная строка эксперимента не характеризует качество в других сценариях.

Лицензия — Llama 3.1. Чекпойнт следует рассматривать как экспериментальный объект и самостоятельно оценивать перед использованием: README предупреждает, что сжатие может ухудшать поведение безопасности, а модель не предназначена для развёртывания как универсальный помощник.

Сценарии применения

  • сравнение безопасности языковых моделей после SVD-сжатия
  • измерение успешности атак на сжатые LLM
  • оценка чрезмерных отказов у моделей после восстановления компонентов
  • исследование влияния правил отбора SVD-компонентов на безопасность

Ограничения

README позиционирует чекпойнт как экспериментальный объект, а не универсального помощника; сжатие может ухудшать поведение безопасности. Приведённые метрики относятся к указанным оценочным наборам и сами по себе не подтверждают надёжность в других сценариях.

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_keep70_disc_b010

A Llama-3.1-8B-Instruct checkpoint compressed with SVD-LLM to 71.0% of dense parameters, then given a 1.0% 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, 29.03% of parameters removed
selection ruledisc
restore budget1.000% of dense parameters
components restored7216
components swapped out0
resulting parameter fraction0.7097
seed42

Measured

metricvalue
AdvBench ASR (HarmBench judge)0.0000
StrongREJECT ASR (HarmBench judge)0.0128
Macro over-refusal (WildGuard)0.8035
WikiText-2 perplexity16.0406

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
2f35af9

0 моделей