/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
6,6 млрд
Размер весов
13,5 ГБ
Лицензия
Llama 2
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Llama-2-7b-chat-hf
Библиотека
transformers
Опубликована
12 сен 2026

svdsafety_l2_remove50_whiten_base_ft

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальный чекпойнт Llama 2 Chat, сжатый методом SVD-LLM для исследования влияния сжатия на безопасность и полезность ответов.

145скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены12 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 экспериментальный чекпойнт на архитектуре LlamaForCausalLM, созданный в рамках исследования поведения систем безопасности языковых моделей после сжатия. В основе лежит диалоговая модель Meta Llama 2 7B Chat; с помощью SVD-LLM удалено 50% параметров, а бюджет восстановленных SVD-компонентов составляет 0%. Модель содержит 6,6 млрд параметров и поддерживает контекст до 4096 токенов.

Чекпойнт предназначен для измерения компромисса между полезностью и безопасностью после сжатия и для изучения восстановления поведения модели. Это не универсальный чат-ассистент: сжатие может повысить успешность атак и ухудшить безопасное поведение, поэтому результаты требуют отдельной оценки. Модель принимает текст и генерирует текст; базовая Llama 2 Chat ориентирована на английский язык. Репозиторий использует формат safetensors и лицензию Llama 2.

Сценарии применения

  • измерение влияния сжатия на безопасное поведение чат-модели
  • сравнение успешности атак до и после сжатия языковой модели
  • исследование компромисса между полезностью и безопасностью модели
  • оценка восстановления поведения модели после удаления параметров

Ограничения

Это исследовательский чекпойнт, а не модель для развертывания в качестве универсального ассистента. Сжатие может ухудшить безопасное поведение и повысить успешность атак; модель следует оценивать отдельно перед интерпретацией результатов.

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

svdsafety_l2_remove50_whiten_base_ft

A Llama-2-7b-chat checkpoint compressed with SVD-LLM to 50.0% 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/Llama-2-7b-chat-hf
compressionSVD-LLM, 50.00% of parameters removed
selection ruleunknown
restore budget0.000% of dense parameters
components restored0
components swapped out0
resulting parameter fraction0.4999
seed42

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-2-7b-chat: 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

Llama 2 Community License. LICENSE.txt and USE_POLICY.md are included in this repository, and use of this derivative is bound by both. Built with Llama 2.

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
3096b65

0 моделей