/ 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_forget05_SatImp

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальная версия Llama 3.2 3B Instruct с применённым забыванием SatImp для исследований удаления знаний и спекулятивного декодирования.

23скачиваний 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

Модель JoaoBoer/tofu_Llama-3.2-3B-Instruct_forget05_SatImp — экспериментальный чекпойнт на архитектуре Llama 3.2 с 3,2 млрд параметров, подготовленный в проекте open-unlearning. Это версия open-unlearning/tofu_Llama-3.2-3B-Instruct_full, обработанная методом забывания SatImp на разбиении forget05 набора TOFU. Модель предназначена для экспериментов с удалением знаний из языковых моделей и служит базовым вариантом для проекта Speculative-Decoding-Unlearning.

Модель генерирует текст и поддерживает диалоговый интерфейс Transformers. В README приведены метрики TOFU: exact_memorization 0,3267, extraction_strength 0,0414 и forget_Q_A_PARA_Prob 0,0103. Контекстное окно составляет 131072 токена. Репозиторий содержит веса Safetensors; лицензия — Llama 3.2. Показатели описывают конкретную оценку на TOFU и не гарантируют аналогичного поведения на других данных.

Сценарии применения

  • исследование забывания данных из языковых моделей
  • оценка удаления ответов из набора TOFU
  • сравнение методов unlearning на модели Llama
  • эксперименты с unlearning в спекулятивном декодировании

Ограничения

Приведённые метрики относятся к оценке на разбиении forget05 набора TOFU; переносимость забывания на другие данные не подтверждена. Результаты не описывают качество генерации для широкого круга пользовательских задач.

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_forget05_SatImp

open-unlearning/tofu_Llama-3.2-3B-Instruct_full unlearned on the TOFU forget05 split with SatImp, 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: 0.1
retain_loss_type: NLL
beta1: 5.0
beta2: 1.0

TOFU summary metrics

metricvalue
exact_memorization0.3267
extraction_strength0.0414
forget_Q_A_PARA_Prob0.0103
forget_Q_A_gibberish0.4607
forget_quality0.0000
forget_truth_ratio0.7660
mia_loss0.0341
mia_min_k0.0991
mia_min_k_plus_plus0.9885
mia_zlib0.0242
model_utility0.6324
privleak40.8407

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
4ca24cf

0 моделей