/ 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_gap_b001

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальный сжатый чекпойнт Mistral-7B-Instruct-v0.2 для изучения компромисса между сжатием, безопасностью и полезностью ответов.

121скачиваний 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 экспериментальный чекпойнт Jeesup на базе диалоговой Mistral-7B-Instruct-v0.2, созданный для исследования влияния сжатия на безопасность и полезность языковых моделей. Модель с архитектурой Mistral и 7,1 млрд параметров сжата методом SVD-LLM: удалено 19,92% параметров, а затем восстановлена доля SVD-компонент размером 0,1% от бюджета параметров по правилу gap. Контекст составляет до 32 768 токенов.

Чекпойнт предназначен для сравнительных экспериментов с безопасностью и качеством ответов после сжатия, а не для использования как универсальный чат-ассистент. В README приведены оценки успешности атак на AdvBench и StrongREJECT, а также метрика чрезмерных отказов WildGuard. Лицензия — Apache-2.0. Авторы предупреждают, что сжатие может ухудшать защиту от вредоносных запросов; перед использованием результатов требуется самостоятельная оценка модели.

Сценарии применения

  • сравнение устойчивости чат-моделей к вредоносным запросам после сжатия
  • измерение успешности атак на сжатые языковые модели
  • оценка чрезмерных отказов после восстановления SVD-компонент
  • исследование влияния правила gap на безопасность модели
  • сопоставление безопасности и полезности вариантов сжатия Mistral

Ограничения

Это исследовательский вариант, не предназначенный для развёртывания как универсальный ассистент. Сжатие может повышать успешность атак и ухудшать безопасное поведение; приведённые в карточке метрики не заменяют самостоятельную оценку.

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_gap_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 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, 19.92% of parameters removed
selection rulegap
restore budget0.100% of dense parameters
components restored1168
components swapped out0
resulting parameter fraction0.8008
seed42

Measured

metricvalue
AdvBench ASR (HarmBench judge)0.2712
StrongREJECT ASR (HarmBench judge)0.3610
Macro over-refusal (WildGuard)0.0790
WikiText-2 perplexity8.0589

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
50aef43

0 моделей