/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
7,5 млрд
Размер весов
16,1 ГБ
Лицензия
Llama 3
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Meta-Llama-3-8B-Instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
23 сен 2026

svd-safety-l3_jbb_k0p02_a0p3_free_remove30

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальная сжатая версия Llama 3 8B Instruct для изучения влияния SVD-сжатия на безопасность и полезность диалоговой модели.

379скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены23 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 на основе Meta-Llama-3-8B-Instruct, сжатый методом SVD-LLM: удалено 30% параметров, итоговый размер составляет 70% от плотной модели. Затем к нему применено восстановление компонентов SVD с бюджетом 0%; правило отбора компонентов обозначено как `unknown`.

Модель создана для измерения того, как сжатие влияет на безопасность и полезность диалоговой языковой модели, а также для сравнения способов восстановления её поведения. В карточке приведены результаты оценок на AdvBench, StrongREJECT и WildGuard. Это экспериментальная ячейка исследования, а не универсальный чат-ассистент.

Модель принимает текст и генерирует текст; архитектура — плотная LlamaForCausalLM, размер — 7,5 млрд параметров, контекст — до 8192 токенов. Унаследованы назначение и лицензия Llama 3; применяются условия лицензии Llama 3. Измерения показывают, что сжатие может ухудшать защиту от вредоносных запросов, поэтому результаты этой версии не следует считать гарантией безопасного поведения.

Сценарии применения

  • сравнение безопасности сжатой и исходной Llama 3
  • оценка устойчивости к вредоносным запросам
  • измерение чрезмерных отказов после сжатия
  • исследование восстановления поведения компонентов SVD
  • воспроизведение экспериментов по сжатию языковых моделей

Ограничения

Это экспериментальный чекпойнт, не предназначенный для развёртывания как универсальный ассистент. Сжатие может повысить вероятность выполнения вредоносных запросов; приведённые метрики относятся к конкретным наборам оценки и не гарантируют безопасность в других условиях.

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-l3_jbb_k0p02_a0p3_free_remove30

A Llama-3-8B-Instruct checkpoint compressed with SVD-LLM to 70.0% of dense parameters, then given a 0.0% parameter budget of restored SVD components selected by the unknown 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/Meta-Llama-3-8B-Instruct
compressionSVD-LLM, 30.00% of parameters removed
selection ruleunknown
restore budget0.000% of dense parameters
components restored0
components swapped out0
resulting parameter fraction0.6999
seed42

Measured

metricvalue
AdvBench ASR (HarmBench judge)0.1192
StrongREJECT ASR (HarmBench judge)0.1470
Macro over-refusal (WildGuard)0.1968
WikiText-2 perplexity16.9185

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-3-8B-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

Meta Llama 3 Community License. LICENSE and USE_POLICY.md are included in this repository, and use of this derivative is bound by them. Built with Meta Llama 3.

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
6502c78

0 моделей