/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
Mistral-7B-Instruct-v0.2
Библиотека
transformers
Опубликована
14 сен 2026

svd-safety-mistral_keep70_gap_b001

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Сжатый чекпойнт Mistral-7B-Instruct-v0.2 для экспериментов по изучению влияния компрессии на безопасность и полезность генеративных языковых моделей.

167скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены14 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 архитектуре Mistral-7B, полученный сжатием Mistral-7B-Instruct-v0.2 методом SVD-LLM и восстановлением 0,1% параметров по правилу gap. В модели оставлено 70,1% плотных параметров; она предназначена для генерации текста и диалогов в экспериментах по влиянию сжатия на безопасность и полезность инструктивных языковых моделей, а не для повседневного использования в качестве чат-ассистента.

В README приведены результаты оценок безопасности: доля успешных атак составила 0,5385 на AdvBench и 0,4281 на StrongREJECT, а макродоля избыточных отказов — 0,0580 на WildGuard. Эти показатели описывают конкретные тесты и не гарантируют поведение в других сценариях. Модель содержит 7,1 млрд параметров, поддерживает контекст до 32 768 токенов и опубликована в формате safetensors для Transformers. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • сравнение безопасности модели до и после сжатия
  • оценка устойчивости к состязательным запросам на AdvBench
  • измерение успешности атак на StrongREJECT
  • анализ избыточных отказов на WildGuard
  • исследование восстановления поведения модели после SVD-сжатия

Ограничения

Это экспериментальный чекпойнт для изучения компромиссов между безопасностью и полезностью, а не готовый универсальный ассистент. README отмечает, что сжатие может ухудшать безопасное поведение; показатели тестов не заменяют оценку модели в целевом сценарии.

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-mistral_keep70_gap_b001

A Mistral-7B-Instruct-v0.2 checkpoint compressed with SVD-LLM to 70.1% of dense parameters, then given a 0.1% parameter budget of restored SVD components selected by the gap 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)mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2
compressionSVD-LLM, 29.91% of parameters removed
selection rulegap
restore budget0.100% of dense parameters
components restored1229
components swapped out0
resulting parameter fraction0.7009
seed42

Measured

metricvalue
AdvBench ASR (HarmBench judge)0.5385
StrongREJECT ASR (HarmBench judge)0.4281
Macro over-refusal (WildGuard)0.0580
WikiText-2 perplexity8.9538

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 Mistral-7B-Instruct-v0.2: 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

Apache License 2.0. The base model's repository ships no licence file to redistribute; the licence above governs this derivative.

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
MistralForCausalLM
Ревизия весов
a3dc28f

0 моделей