/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
7,5 млрд
Размер весов
32,1 ГБ
Архитектура
llama · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
1 авг 2024

Ссылки

Hugging FacearXiv 1910.09700

robust-llama3-8b-instruct

LLM-LAT
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Диалоговая модель Llama 3 от LLM-LAT для генерации текста с обучением, направленным на повышение устойчивости к jailbreak-запросам.

268скачиваний за 30 дней12лайковвеса обновлены1 авг 2024

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

LLM-LAT/robust-llama3-8b-instruct — диалоговая языковая модель на базе Llama 3, опубликованная организацией LLM-LAT. Модель предназначена для генерации ответов в формате чата и обучена с применением Latent Adversarial Training для повышения устойчивости к jailbreak-запросам.

Это плотная авторегрессионная модель класса LlamaForCausalLM примерно на 7,5 млрд параметров, работающая с текстом и имеющая контекст до 8192 токенов. В карточке Hugging Face используется тег text-generation и приведён пример диалогового применения через Transformers. Языковая поддержка и лицензия в доступной карточке не подтверждены, поэтому их нельзя надёжно уточнить.

Модель может быть полезна для диалоговых приложений и исследований устойчивости к jailbreak-атакам. Специализация на устойчивости не гарантирует защиту от всех атак или корректность ответов. Карточка не содержит надёжной информации об условиях лицензирования.

Сценарии применения

  • создание чат-бота с генерацией ответов
  • проверка устойчивости диалоговой модели к jailbreak-запросам
  • сравнение защиты языковых моделей от обхода инструкций

Ограничения

Обучение на устойчивость к jailbreak-запросам не гарантирует защиту от всех атак и не обеспечивает безошибочность ответов. Лицензия и поддерживаемые естественные языки в доступных сведениях не подтверждены.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейII.11Разработка и данныеКибербезопасность и приватностьAI помогает обнаруживать киберугрозы, защищать данные и помогать реагировать на инциденты.25 задач4 232моделиII.4Разработка и данныеОтладка, тестирование и качество ПОAI помогает находить дефекты, строить проверки и повышать надёжность программного продукта.25 задач13 978моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Model Card for Model ID

Model Details

Model Description

This is the model card of a 🤗 transformers model that has been pushed on the Hub. This model card has been automatically generated.

  • Developed by: [More Information Needed]
  • Funded by [optional]: [More Information Needed]
  • Shared by [optional]: [More Information Needed]
  • Model type: [More Information Needed]
  • Language(s) (NLP): [More Information Needed]
  • License: [More Information Needed]
  • Finetuned from model [optional]: [More Information Needed]

Model Sources [optional]

  • Repository: [More Information Needed]
  • Paper [optional]: [More Information Needed]
  • Demo [optional]: [More Information Needed]

Uses

Direct Use

[More Information Needed]

Downstream Use [optional]

[More Information Needed]

Out-of-Scope Use

[More Information Needed]

Bias, Risks, and Limitations

[More Information Needed]

Recommendations

Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations.

How to Get Started with the Model

Use the code below to get started with the model.

[More Information Needed]

Training Details

Training Data

[More Information Needed]

Training Procedure

Preprocessing [optional]

[More Information Needed]

Training Hyperparameters

  • Training regime: [More Information Needed]

Speeds, Sizes, Times [optional]

[More Information Needed]

Evaluation

Testing Data, Factors & Metrics

Testing Data

[More Information Needed]

Factors

[More Information Needed]

Metrics

[More Information Needed]

Results

[More Information Needed]

Summary

Model Examination [optional]

[More Information Needed]

Environmental Impact

Carbon emissions can be estimated using the Machine Learning Impact calculator presented in Lacoste et al. (2019).

  • Hardware Type: [More Information Needed]
  • Hours used: [More Information Needed]
  • Cloud Provider: [More Information Needed]
  • Compute Region: [More Information Needed]
  • Carbon Emitted: [More Information Needed]

Technical Specifications [optional]

Model Architecture and Objective

[More Information Needed]

Compute Infrastructure

[More Information Needed]

Hardware

[More Information Needed]

Software

[More Information Needed]

Citation [optional]

BibTeX:

[More Information Needed]

APA:

[More Information Needed]

Glossary [optional]

[More Information Needed]

More Information [optional]

[More Information Needed]

Model Card Authors [optional]

[More Information Needed]

Model Card Contact

[More Information Needed]

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
ef0e97a

0 моделей

    Создать бенчмарк