/ 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_b010

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальный вариант Mistral-7B-Instruct-v0.2, сжатый с помощью SVD-LLM для измерения компромиссов между размером модели и безопасностью ответов.

108скачиваний 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

Jeesup/svd-safety-mistral_keep80_gap_b010 — исследовательский чекпойнт, созданный на основе Mistral-7B-Instruct-v0.2 для изучения влияния сжатия на безопасность языковой модели и восстановления её поведения. Это плотная причинная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для диалоговой генерации текста и ответов на инструкции; нативный контекст — до 32 768 токенов.

Веса сжаты методом SVD-LLM до 81% от исходного числа параметров: удалено 19,02%, а затем восстановлены компоненты SVD с бюджетом 1% по правилу gap. Модель — одна из конфигураций эксперимента, а не универсальный чат-ассистент. В README приведены показатели успешности атак на AdvBench и StrongREJECT, а также чрезмерного отказа по WildGuard; автор предупреждает, что сжатие может ухудшать безопасность. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • сравнение безопасности модели до и после сжатия
  • измерение успешности атак на диалоговую модель
  • оценка восстановления компонентов после SVD-сжатия
  • исследование чрезмерных отказов языковой модели

Ограничения

README предупреждает, что сжатие может ухудшить защиту от атак; модель предназначена для экспериментов и не позиционируется как готовый универсальный ассистент. Перед использованием и выводами о её поведении требуется собственная оценка.

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_b010

A Mistral-7B-Instruct-v0.2 checkpoint compressed with SVD-LLM to 81.0% of dense parameters, then given a 1.0% 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, 19.02% of parameters removed
selection rulegap
restore budget1.000% of dense parameters
components restored7097
components swapped out0
resulting parameter fraction0.8098
seed42

Measured

metricvalue
AdvBench ASR (HarmBench judge)0.2885
StrongREJECT ASR (HarmBench judge)0.3291
Macro over-refusal (WildGuard)0.0540
WikiText-2 perplexity8.0381

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
4953dbc

0 моделей