/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
7,5 млрд
Размер весов
16,1 ГБ
Лицензия
Llama 3.1
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
tofu_Llama-3.1-8B-Instruct_full
Библиотека
transformers
Опубликована
1 окт 2026

tofu_Llama-3.1-8B-Instruct_forget01_PDU

Генерация текстаТекст → текст

Дообученная методом PDU модель Llama 3.1 для генерации текста и экспериментов по забыванию данных из набора TOFU.

112скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены3 окт 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

JoaoBoer/tofu_Llama-3.1-8B-Instruct_forget01_PDU — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Llama 3.1, созданная на базе open-unlearning/tofu_Llama-3.1-8B-Instruct_full. Модель размером 7,5 млрд параметров дообучена методом PDU на разбиении forget01 набора TOFU в рамках проекта open-unlearning.

Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия, а также для экспериментов по забыванию данных в весах модели. В проекте Speculative-Decoding-Unlearning она используется как базовая модель забывания и черновая модель. Контекстное окно составляет 131 072 токена; файлы представлены в формате safetensors, для работы указана библиотека Transformers.

В оценке на TOFU приведены показатели exact_memorization 0,0397, extraction_strength 0,0291 и forget_Q_A_PARA_Prob 0,0000. Эти результаты относятся к указанной оценке и сами по себе не подтверждают качество на других задачах. Лицензия — Llama 3.1; применяются её условия использования.

Сценарии применения

  • эксперименты по забыванию выбранных данных в языковой модели
  • оценка забывания на разбиении forget01 набора TOFU
  • генерация текста в диалоговом режиме
  • использование как черновой модели в speculative decoding с забыванием

Ограничения

Приведённые метрики относятся к оценке на TOFU и не описывают качество на других задачах. Языковая поддержка в карточке не указана.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

tofu_Llama-3.1-8B-Instruct_forget01_PDU

open-unlearning/tofu_Llama-3.1-8B-Instruct_full unlearned on the TOFU forget01 split with PDU, trained with the open-unlearning framework. Used as a weight-unlearning baseline / draft model in the Speculative-Decoding-Unlearning project.

Full training config: .hydra/config.yaml. TOFU evaluation outputs: evals/.

Method hyperparameters

gamma: 1.0
alpha: 100
retain_loss_type: NLL
retain_loss_eps: 0.3
primal_dual: True
dual_step_size: 5
dual_update_upon: step
dual_warmup_epochs: 5
loss_names: ['forget_loss', 'retain_loss']

TOFU summary metrics

metricvalue
exact_memorization0.0397
extraction_strength0.0291
forget_Q_A_PARA_Prob0.0000
forget_Q_A_gibberish0.2053
forget_quality0.0000
forget_truth_ratio0.8044
mia_loss0.0000
mia_min_k0.0000
mia_min_k_plus_plus0.0506
mia_zlib0.0000
model_utility0.6518
privleak100.0000

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
5966f3e

0 моделей