/ 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_keep80_disc_b001

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальный сжатый вариант Mistral-7B-Instruct-v0.2 для исследования компромиссов между эффективностью, полезностью и безопасностью языковых моделей.

212скачиваний 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

Экспериментальный чекпойнт Jeesup на базе Mistral-7B-Instruct-v0.2, сжатый методом SVD-LLM: удалено 19,92% параметров, а небольшая доля SVD-компонентов восстановлена по правилу disc. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру Mistral и принимает текст для генерации ответов в диалоге; контекст — до 32 768 токенов.

Чекпойнт создан для изучения влияния сжатия на безопасность и полезность модели и сравнения способов восстановления поведения. В README приведены результаты оценок на AdvBench, StrongREJECT и WildGuard. Это отдельный экспериментальный вариант из серии, а не универсальный чат-помощник; отдельные варианты серии намеренно имеют ослабленное безопасное поведение. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • измерение влияния сжатия SVD на безопасность языковой модели
  • сравнение правил восстановления компонентов после сжатия
  • оценка устойчивости чат-моделей к вредоносным запросам
  • анализ компромисса между полезностью и отказами модели

Ограничения

README характеризует чекпойнт как экспериментальный объект, не предназначенный для развёртывания в качестве универсального помощника. Сжатие может ухудшать безопасное поведение; авторы рекомендуют самостоятельно оценивать модель.

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_keep80_disc_b001

A Mistral-7B-Instruct-v0.2 checkpoint compressed with SVD-LLM to 80.1% 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)mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2
compressionSVD-LLM, 19.92% of parameters removed
selection ruledisc
restore budget0.100% of dense parameters
components restored1165
components swapped out0
resulting parameter fraction0.8008
seed42

Measured

metricvalue
AdvBench ASR (HarmBench judge)0.1846
StrongREJECT ASR (HarmBench judge)0.3323
Macro over-refusal (WildGuard)0.0890
WikiText-2 perplexity8.0516

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
940ab80

0 моделей