/ 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
10 сен 2026

Ссылки

Hugging Face

tofu_Llama-3.1-8B-Instruct_forget10_NPO

JoaoBoer
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальная текстовая модель Llama 3.1 Instruct, дообученная методом NPO для удаления выбранных данных из памяти и исследований спекулятивного декодирования.

43скачиваний 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.

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_forget10_NPO — экспериментальный вариант Llama 3.1 Instruct с 7,5 млрд параметров, подготовленный на базе open-unlearning/tofu_Llama-3.1-8B-Instruct_full. Модель обучена методом NPO на части forget10 набора TOFU для удаления выбранных данных из памяти модели. В проекте Speculative-Decoding-Unlearning она используется как базовая модель для экспериментов с удалением знаний и черновая модель для спекулятивного декодирования.

Модель принимает текст и генерирует текст; поддерживает диалоговый режим и имеет интерфейс вызова инструментов. Указанное в метаданных контекстное окно составляет 131072 токена. Для оценки удаления знаний в карточке приведены метрики запоминания и извлечения на TOFU, но они не описывают качество на общих задачах. Репозиторий использует формат safetensors и библиотеку Transformers; лицензия указана как llama3.1.

Сценарии применения

  • эксперименты по удалению знаний из языковой модели
  • оценка удаления данных на наборе TOFU forget10
  • проверка извлечения и запоминания обучающих сведений
  • использование как черновой модели в спекулятивном декодировании

Ограничения

Карточка описывает узкую экспериментальную настройку удаления знаний на наборе TOFU; приведённые метрики не подтверждают качество на общих задачах. Языки обучения и оценки в карточке и метаданных не указаны.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейI.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейII.11Разработка и данныеКибербезопасность и приватностьAI помогает обнаруживать киберугрозы, защищать данные и помогать реагировать на инциденты.25 задач4 232модели

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

tofu_Llama-3.1-8B-Instruct_forget10_NPO

open-unlearning/tofu_Llama-3.1-8B-Instruct_full unlearned on the TOFU forget10 split with NPO, 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: 2
retain_loss_type: NLL
beta: 0.1

TOFU summary metrics

metricvalue
exact_memorization0.5632
extraction_strength0.0694
forget_Q_A_PARA_Prob0.0178
forget_Q_A_gibberish0.8452
forget_quality0.6405
forget_truth_ratio0.6128
mia_loss0.1193
mia_min_k0.1130
mia_min_k_plus_plus0.0805
mia_zlib0.1581
model_utility0.6348
privleak43.0907

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
1be4e9f

0 моделей

    Создать бенчмарк