/ 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
10 сен 2026

tofu_Llama-3.1-8B-Instruct_forget01_RMU

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальная Llama 3.1 с 7,5 млрд параметров, обученная методом RMU для забывания выбранных знаний из набора TOFU.

25скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены10 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

JoaoBoer/tofu_Llama-3.1-8B-Instruct_forget01_RMU — дообученная модель на базе open-unlearning/tofu_Llama-3.1-8B-Instruct_full, созданная методом RMU в рамках проекта open-unlearning. Она предназначена для экспериментов по машинному забыванию: модель обучена на разбиении forget01 набора TOFU и служит базовым вариантом для забывания знаний о выбранных объектах, а также черновой моделью в проекте Speculative-Decoding-Unlearning.

Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства Llama 3.1 с 7,5 млрд параметров. Она принимает текстовые запросы и генерирует текст; контекстное окно составляет 131 072 токена. В карточке приведены метрики TOFU, включая exact_memorization 0,7831, extraction_strength 0,0973 и forget_Q_A_PARA_Prob 0,0485.

Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Llama 3.1. Её назначение узкое: результаты относятся к конкретному эксперименту забывания на TOFU и не подтверждают качество на других наборах данных или сценариях.

Сценарии применения

  • исследование машинного забывания знаний в языковых моделях
  • оценка забывания на разбиении forget01 набора TOFU
  • сравнение метода RMU с другими методами unlearning
  • эксперименты со спекулятивным декодированием и забыванием

Ограничения

Карточка описывает эксперимент на конкретном разбиении TOFU и не приводит подтверждений качества за его пределами. Показатели забывания и извлечения относятся к метрикам оценки TOFU.

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

tofu_Llama-3.1-8B-Instruct_forget01_RMU

open-unlearning/tofu_Llama-3.1-8B-Instruct_full unlearned on the TOFU forget01 split with RMU, 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: 1
retain_loss_type: EMBED_DIFF
steering_coeff: 1
module_regex: model\.layers\.5
trainable_params_regex: ['.*']

TOFU summary metrics

metricvalue
exact_memorization0.7831
extraction_strength0.0973
forget_Q_A_PARA_Prob0.0485
forget_Q_A_gibberish0.8657
forget_quality0.7659
forget_truth_ratio0.6230
mia_loss0.9363
mia_min_k0.9419
mia_min_k_plus_plus0.8600
mia_zlib0.9481
model_utility0.6867
privleak-88.3750

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
4c00d51

0 моделей