/ 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_forget10_PDU

Генерация текстаТекст → текст

Чат-модель Llama 3.1 на 7,5 млрд параметров, дообученная методом PDU для машинного забывания сведений из раздела forget10 набора TOFU.

169скачиваний 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_forget10_PDU — дообученная модель на базе open-unlearning/tofu_Llama-3.1-8B-Instruct_full, созданная методом PDU в рамках проекта open-unlearning. Это чат-модель семейства Llama 3.1 с плотной архитектурой LlamaForCausalLM и 7,5 млрд параметров; она принимает текст и генерирует текст, поддерживая контекст до 131 072 токенов.

Модель предназначена для экспериментов по машинному забыванию данных: она обучена на наборе TOFU для удаления сведений из раздела forget10 и использовалась как базовый вариант unlearning весов и черновая модель в проекте Speculative-Decoding-Unlearning. В README приведены метрики оценки на TOFU, включая exact_memorization 0,0146 и extraction_strength 0,0325.

Репозиторий содержит веса Safetensors и использует лицензию Llama 3.1. Это специализированный исследовательский чекпойнт для оценки машинного забывания, а не универсальная модель для ответов по произвольным темам; README не описывает ограничения метрик или результаты на других задачах.

Сценарии применения

  • эксперименты по машинному забыванию данных в LLM
  • оценка удаления фактов на разделе forget10 набора TOFU
  • сравнение методов unlearning весов
  • использование в экспериментах по speculative decoding с забыванием

Ограничения

Модель специализирована на экспериментах с машинным забыванием и не заявлена как универсальная модель общего назначения. Приведённые метрики относятся к оценке на TOFU; результаты на других задачах не описаны.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

tofu_Llama-3.1-8B-Instruct_forget10_PDU

open-unlearning/tofu_Llama-3.1-8B-Instruct_full unlearned on the TOFU forget10 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_memorization0.0146
extraction_strength0.0325
forget_Q_A_PARA_Prob0.0000
forget_Q_A_gibberish0.0378
forget_quality0.0000
forget_truth_ratio0.9301
mia_loss0.0000
mia_min_k0.0000
mia_min_k_plus_plus0.0000
mia_zlib0.0022
model_utility0.6675
privleak61.3261

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
bcd00b0

0 моделей