/ Модель
Каталог

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

Ссылки

Hugging Face

tofu_Llama-3.1-8B-Instruct_forget05_SatImp

JoaoBoer
Генерация текстаТекст → текст

Экспериментальная версия Llama 3.1 8B Instruct, дообученная методом SatImp на forget05 из TOFU для исследований машинного забывания.

516скачиваний 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.

Открыть конструктор бенчмарка

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_SatImp — экспериментальная версия Llama 3.1 8B Instruct, созданная в проекте open-unlearning. Модель дообучена на разбиении forget05 набора TOFU методом SatImp и предназначена для изучения машинного забывания и использования как базовая модель весового unlearning в проекте Speculative-Decoding-Unlearning.

Это плотная авторегрессионная языковая модель с архитектурой LlamaForCausalLM, примерно 7,5 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов. Она принимает текст и генерирует текст; метаданные также отмечают интерфейс чата и вызова инструментов. В карточке приведены метрики оценки на TOFU, включая exact_memorization 0,5742, extraction_strength 0,0668 и forget_Q_A_PARA_Prob 0,0675.

Модель ориентирована на эксперименты с удалением знаний, а не на универсальное применение без оценки качества. Она основана на open-unlearning/tofu_Llama-3.1-8B-Instruct_full и распространяется по лицензии Llama 3.1.

Сценарии применения

  • исследование удаления знаний из языковых моделей
  • оценка забывания данных из набора TOFU
  • сравнение методов unlearning на forget05
  • эксперименты с весовым unlearning в speculative decoding
  • генерация текста и диалоговые эксперименты на основе Llama 3.1

Ограничения

Карточка описывает модель как экспериментальный базовый чекпойнт для unlearning; приведённые метрики относятся к оценке на TOFU и сами по себе не подтверждают качество для общих пользовательских задач.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

tofu_Llama-3.1-8B-Instruct_forget05_SatImp

open-unlearning/tofu_Llama-3.1-8B-Instruct_full unlearned on the TOFU forget05 split with SatImp, 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: 0.1
retain_loss_type: NLL
beta1: 5.0
beta2: 1.0

TOFU summary metrics

metricvalue
exact_memorization0.5742
extraction_strength0.0668
forget_Q_A_PARA_Prob0.0675
forget_Q_A_gibberish0.8529
forget_quality0.0030
forget_truth_ratio0.6449
mia_loss0.5356
mia_min_k0.5804
mia_min_k_plus_plus0.6421
mia_zlib0.4905
model_utility0.6024
privleak-34.8284

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
7e81edb

0 моделей

    Создать бенчмарк