/ Модель

Характеристики

Размер весов
54,9 ГБ
Лицензия
Gemma
Архитектура
gemma3 · dense
Базовая модель
gemma-3-27b-it
Опубликована
28 ноя 2025

gemma-3-27b-it-abliterated-normpreserve

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальная текстовая модель YanLabs на базе Gemma 3 27B с изменёнными механизмами отказа для исследований интерпретируемости и безопасности LLM.

57скачиваний за 30 дней27лайковвеса обновлены8 дек 2025

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

YanLabs разработала экспериментальную версию Gemma 3 27B Instruct, в которой методом norm-preserving biprojected abliteration изменены направления отказа в активационном пространстве без традиционного дообучения. Это причинная трансформерная языковая модель для генерации текста и диалогов, основанная на google/gemma-3-27b-it и содержащая 27 млрд параметров. Репозиторий распространяет веса в формате safetensors по лицензии Gemma Terms of Use.

Модель предназначена для исследований интерпретируемости механизмов безопасности LLM и анализа техники abliteration. Удаление защитных механизмов может привести к небезопасным ответам; поведение в отдельных случаях непредсказуемо, а отказы могут сохраняться. Разработчик не рекомендует применять её в производственных или пользовательских приложениях.

Сценарии применения

  • исследование механизмов отказа в языковых моделях
  • анализ влияния abliteration на поведение LLM
  • изучение интерпретируемости Gemma 3
  • эксперименты с удалением направлений отказа

Ограничения

Защитные механизмы и механизмы отказа удалены не полностью, поэтому модель может выдавать вредоносный контент и вести себя непредсказуемо. Разработчик не рекомендует производственное и пользовательское применение.

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

Gemma 3 27B Instruct - Norm-Preserving Abliterated

UPDATED ON 03-12-2025 FOR QUALITY IMPROVEMENT.

This is an abliterated version of google/gemma-3-27b-it using the norm-preserving biprojected abliteration technique.

⚠️ Warning: Safety guardrails and refusal mechanisms have been removed through abliteration. This model may generate harmful content and is intended for mechanistic interpretability research only.

Model Details

Model Description

This model applies norm-preserving biprojected abliteration to remove refusal behaviors while preserving the model's original capabilities. The technique surgically removes "refusal directions" from the model's activation space without traditional fine-tuning.

  • Developed by: YanLabs
  • Model type: Causal Language Model (Transformer)
  • License: Gemma Terms of Use
  • Base model: google/gemma-3-27b-it

Model Sources

Uses

Intended Use

  • Research: Mechanistic interpretability studies
  • Analysis: Understanding LLM safety mechanisms
  • Development: Testing abliteration techniques

Out-of-Scope Use

  • ❌ Production deployments
  • ❌ User-facing applications
  • ❌ Generating harmful content for malicious purposes

Limitations

  • Abliteration does not guarantee complete removal of all refusals
  • May generate unsafe or harmful content
  • Model behavior may be unpredictable in edge cases
  • No explicit harm prevention mechanisms remain

Citation

If you use this model in your research, please cite:

@misc{gemma-3-27b-abliterated,
  author = {YanLabs},
  title = {Gemma 3 27B Instruct - Norm-Preserving Abliterated},
  year = {2025},
  publisher = {HuggingFace},
  howpublished = {\url{https://huggingface.co/YanLabs/gemma-3-27b-it-abliterated-normpreserve}},
  note = {Abliterated using norm-preserving biprojected technique}
}

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Gemma3ForConditionalGeneration
Ревизия весов
ab4bd6a

0 моделей