/ 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
17 сен 2026

svd-safety-l31_remove50_swapgapiter_b010_r01

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментально сжатый и модифицированный чекпойнт Llama 3.1 8B Instruct для изучения влияния сжатия на безопасность языковых моделей.

240скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены17 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 основе Meta Llama 3.1 8B Instruct, сжатый методом SVD-LLM и изменённый правилом gap_iter. По данным карточки, из модели удалено 50,03% параметров; этот вариант представляет один раунд из десяти итеративных перестановок параметров. Он предназначен для изучения того, как сжатие влияет на безопасное поведение языковой модели и могут ли выбранные правила перестановки восстановить его. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалоговый интерфейс; контекст — до 131 072 токенов. Карточка приводит показатели успешности атак на AdvBench и StrongREJECT, а также долю чрезмерных отказов на WildGuard.

Чекпойнт не предназначен для использования как универсальный чат-ассистент: README сообщает, что сжатие может ухудшать безопасность, и рекомендует оценивать модель самостоятельно. Лицензия — Llama 3.1; применяются её условия использования.

Сценарии применения

  • сравнение безопасности модели до и после сжатия
  • измерение успешности атак на сжатую языковую модель
  • исследование восстановления безопасного поведения перестановкой параметров

Ограничения

README указывает, что сжатие может ухудшать безопасное поведение; этот вариант является экспериментальным объектом исследования, а не готовым к развёртыванию ассистентом. Перед использованием необходимо самостоятельно оценить его безопасность и полезность.

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_remove50_swapgapiter_b010_r01

A Llama-3.1-8B-Instruct checkpoint compressed with SVD-LLM to 50.0% of dense parameters, then edited by 1 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-3.1-8B-Instruct
compressionSVD-LLM, 50.03% of parameters removed
selection rulegap_iter
restore budget1.000% of dense parameters
components restored1311
components swapped out1311
resulting parameter fraction0.4997
seed42
iterative rounds applied1 of 10
per-round chunk0.100% of dense parameters
parameters swapped in6,972,416 (0.10% of dense projection parameters)
swap valueinsert (insertion value only; sigma-ordered eviction)
checkpointintermediate round of a longer run

Measured

metricvalue
AdvBench ASR (HarmBench judge)0.5250
StrongREJECT ASR (HarmBench judge)0.4350
Macro over-refusal (WildGuard)0.1914

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 them. 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
4f122bf

0 моделей