/ 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_UNDIAL

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная Llama 3.2 на основе UNDIAL для исследований удаления знаний из языковых моделей и оценки unlearning на наборе TOFU.

24скачиваний 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-3.2-3B-Instruct_forget01_UNDIAL — дообученная языковая модель семейства Llama 3.2, созданная на базе open-unlearning/tofu_Llama-3.2-3B-Instruct_full. Разработчик применил UNDIAL к разделу forget01 набора TOFU в рамках open-unlearning framework.

Модель предназначена для исследований машинного «забывания» данных и используется как базовый вариант удаления знаний по весам, а также как черновая модель в проекте Speculative-Decoding-Unlearning. Она генерирует текст и поддерживает диалог; число параметров — 3,2 млрд, заявленная длина контекста — 131 072 токена. README приводит метрики оценки на TOFU, включая точное запоминание 0,4065, силу извлечения 0,0413 и forget_Q_A_PARA_Prob 0,0742.

Модель подходит для экспериментов по оценке и сравнению методов удаления обучающих данных. Метрики относятся к указанной оценке TOFU и сами по себе не подтверждают полное или универсальное удаление сведений. Язык модели в предоставленных источниках не обозначен. Лицензия — Llama 3.2 Community License.

Сценарии применения

  • сравнение методов удаления знаний из весов языковой модели
  • оценка забывания данных на разделении forget01 набора TOFU
  • исследование извлечения запомненных ответов после unlearning
  • использование как черновой модели в speculative decoding с удалением знаний

Ограничения

Оценочные метрики приведены для TOFU и не доказывают полного удаления знаний вне этого набора. Язык генерации в предоставленных источниках не указан.

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_UNDIAL

open-unlearning/tofu_Llama-3.2-3B-Instruct_full unlearned on the TOFU forget01 split with UNDIAL, 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
beta: 10
retain_loss_type: NLL

TOFU summary metrics

metricvalue
exact_memorization0.4065
extraction_strength0.0413
forget_Q_A_PARA_Prob0.0742
forget_Q_A_gibberish0.9228
forget_quality0.2657
forget_truth_ratio0.7394
mia_loss0.0759
mia_min_k0.0838
mia_min_k_plus_plus0.1762
mia_zlib0.0431
model_utility0.5352
privleak107.0621

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
91c84d2

0 моделей