/ 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_forget05_PDU

Генерация текстаТекст → текст

Дообученная на разделении forget05 набора TOFU модель Llama 3.1 для генерации текста и исследований машинного забывания.

123скачиваний 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_forget05_PDU — плотная языковая модель семейства Llama 3.1 с 7,5 млрд параметров, созданная на основе open-unlearning/tofu_Llama-3.1-8B-Instruct_full. Модель дообучена методом PDU на разделении forget05 набора TOFU с использованием фреймворка open-unlearning.

Модель предназначена для генерации текста и диалогов, а также как базовый вариант с удалением знаний о выбранных данных для исследований машинного забывания и спекулятивного декодирования. В README приведены метрики оценки на TOFU, включая exact_memorization 0,0170, extraction_strength 0,0327 и forget_Q_A_PARA_Prob 0,0000. Контекст — до 131 072 токенов.

Репозиторий содержит веса в формате safetensors; для работы используется Transformers. Лицензия — Llama 3.1. Это исследовательский вариант удаления знаний, поэтому результаты относятся к указанному экспериментальному набору и не гарантируют полного удаления сведений или качество на других данных.

Сценарии применения

  • исследование удаления выбранных знаний из языковой модели
  • оценка запоминания и извлечения данных на наборе TOFU
  • использование как черновой модели в спекулятивном декодировании с забыванием
  • генерация текста и диалоговых ответов

Ограничения

Оценочные метрики приведены для разделения forget05 набора TOFU и сами по себе не подтверждают полное удаление сведений или качество на других данных. Модель описана как исследовательский базовый вариант для машинного забывания.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

tofu_Llama-3.1-8B-Instruct_forget05_PDU

open-unlearning/tofu_Llama-3.1-8B-Instruct_full unlearned on the TOFU forget05 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_memorization0.0170
extraction_strength0.0327
forget_Q_A_PARA_Prob0.0000
forget_Q_A_gibberish0.0767
forget_quality0.0000
forget_truth_ratio0.9337
mia_loss0.0001
mia_min_k0.0000
mia_min_k_plus_plus0.0152
mia_zlib0.0294
model_utility0.6685
privleak55.3277

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
bf5ea52

0 моделей