/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
1,2 млрд
Лицензия
Llama 3.2
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
tofu_Llama-3.2-1B-Instruct_full
Библиотека
transformers
Опубликована
10 сен 2026

Ссылки

Hugging Face

tofu_Llama-3.2-1B-Instruct_forget05_GradDiff

JoaoBoer
Генерация текстаТекст → текст

Экспериментальный чекпойнт Llama 3.2 Instruct 1B после удаления знаний методом GradDiff на наборе TOFU для исследований машинного unlearning.

26скачиваний 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

Экспериментальная версия Llama 3.2 Instruct 1B, подготовленная командой open-unlearning: модель open-unlearning/tofu_Llama-3.2-1B-Instruct_full прошла unlearning методом GradDiff на части forget05 набора TOFU. Чекпойнт создан в рамках проекта Speculative-Decoding-Unlearning как базовый пример удаления знаний на уровне весов и черновая модель для спекулятивного декодирования.

Модель использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM, содержит 1,2 млрд параметров и принимает текст для генерации текста. Заявленная длина контекста — 131 072 токена. В README приведены метрики оценки на TOFU, включая exact_memorization 0,3746 и extraction_strength 0,0415.

Модель предназначена прежде всего для экспериментов с машинным unlearning и оценки сохранения или удаления фактов из обучающих данных; метрики на TOFU не характеризуют качество в широких пользовательских задачах. Лицензия — Llama 3.2 Community License.

Сценарии применения

  • исследование удаления знаний из языковых моделей
  • оценка запоминания и извлечения фактов на TOFU
  • сравнение методов unlearning на уровне весов
  • использование как черновой модели в экспериментах со спекулятивным декодированием

Ограничения

Модель является исследовательским базовым примером, а приведённые метрики относятся к оценкам на TOFU и не подтверждают общее качество ответов. Языки обучения или поддержки в карточке не заявлены.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

tofu_Llama-3.2-1B-Instruct_forget05_GradDiff

open-unlearning/tofu_Llama-3.2-1B-Instruct_full unlearned on the TOFU forget05 split with GradDiff, 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: 5
retain_loss_type: NLL

TOFU summary metrics

metricvalue
exact_memorization0.3746
extraction_strength0.0415
forget_Q_A_PARA_Prob0.0042
forget_Q_A_gibberish0.3521
forget_quality0.0000
forget_truth_ratio0.4391
mia_loss0.0558
mia_min_k0.0521
mia_min_k_plus_plus0.0619
mia_zlib0.0381
model_utility0.5527
privleak48.6747

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
9250439

0 моделей

    Создать бенчмарк