/ 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_forget10_RMU

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальная Llama 3.1 8B Instruct после RMU-unlearning на forget10 из TOFU для изучения и оценки удаления запомненных данных.

39скачиваний 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_forget10_RMU — дообученная модель Llama 3.1 8B Instruct с 7,5 млрд параметров, подготовленная в рамках проекта open-unlearning. Модель прошла unlearning методом RMU на части forget10 набора TOFU и служит базовым вариантом для исследования удаления запомненных данных и проектом Speculative-Decoding-Unlearning.

Модель принимает текст и генерирует текст; поддерживает чатовый интерфейс, а карточка указывает контекст до 131 072 токенов. В README приведены метрики оценки на TOFU, включая exact_memorization 0,1273, extraction_strength 0,0326 и forget_Q_A_PARA_Prob 0,0014. Это экспериментальный чекпойнт для задач unlearning и оценки забывания, а не универсально проверенная модель для повседневного применения.

Распространяется в формате safetensors по лицензии Llama 3.1. Для использования следует соблюдать условия этой лицензии.

Сценарии применения

  • оценка забывания данных на наборе TOFU
  • исследование unlearning методом RMU
  • сравнение методов удаления запомненных ответов
  • использование как базовой модели в speculative decoding для unlearning

Ограничения

Чекпойнт предназначен прежде всего для экспериментов с unlearning на TOFU; приведённые метрики относятся к этому бенчмарку и сами по себе не подтверждают качество на других задачах. README содержит лишь часть таблицы метрик.

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_forget10_RMU

open-unlearning/tofu_Llama-3.1-8B-Instruct_full unlearned on the TOFU forget10 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_memorization0.1273
extraction_strength0.0326
forget_Q_A_PARA_Prob0.0014
forget_Q_A_gibberish0.2818
forget_quality0.0000
forget_truth_ratio0.7325
mia_loss0.0189
mia_min_k0.0229
mia_min_k_plus_plus0.9275
mia_zlib0.0082
model_utility0.6750
privleak57.6383

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
571f3df

0 моделей