/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
3,2 млрд
Размер весов
6,4 ГБ
Лицензия
Llama 3.2
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
tofu_Llama-3.2-3B-Instruct_full
Библиотека
transformers
Опубликована
10 сен 2026

tofu_Llama-3.2-3B-Instruct_forget01_SimNPO

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная методом SimNPO модель Llama 3.2 Instruct для экспериментов по удалению знаний из весов и генерации текста.

27скачиваний 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 публикует эту модель как базовую версию для экспериментов по удалению знаний из весов. Это Llama 3.2 Instruct с 3,2 млрд параметров, дообученная методом SimNPO на части forget01 набора TOFU с использованием open-unlearning framework. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, а также служит черновой моделью и базовой линией для проекта Speculative-Decoding-Unlearning.

Модель работает с текстом; заявленная длина контекста — 131 072 токена. В README приведены метрики оценки на TOFU, включая точное запоминание 0,7596, силу извлечения 0,1462 и вероятность ответа на вопросы о забываемых данных 0,0612. Эти результаты относятся к указанной оценке и сами по себе не характеризуют качество на других задачах. Лицензия — Llama 3.2.

Сценарии применения

  • изучение удаления выбранных фактов из языковой модели
  • оценка удаления данных из набора TOFU forget01
  • сравнение методов unlearning для LLM
  • использование как черновой модели в speculative decoding с unlearning

Ограничения

Результаты в карточке ограничены метриками на TOFU и не подтверждают качество на других задачах. Языки не перечислены в предоставленных данных.

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-3.2-3B-Instruct_forget01_SimNPO

open-unlearning/tofu_Llama-3.2-3B-Instruct_full unlearned on the TOFU forget01 split with SimNPO, 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: 0.125
alpha: 1
retain_loss_type: NLL
delta: 1
beta: 3.5

TOFU summary metrics

metricvalue
exact_memorization0.7596
extraction_strength0.1462
forget_Q_A_PARA_Prob0.0612
forget_Q_A_gibberish0.9033
forget_quality0.1650
forget_truth_ratio0.5430
mia_loss0.8378
mia_min_k0.8331
mia_min_k_plus_plus0.6225
mia_zlib0.7819
model_utility0.5663
privleak-62.2881

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
8f277d6

0 моделей