/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
9 млрд
Размер весов
18,5 ГБ
Лицензия
Gemma
Архитектура
gemma2 · dense
Базовая модель
gemma-2-9b-it
Библиотека
transformers
Опубликована
12 июн 2026

gemma2-9b-it-alienlm-full

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Адаптация Gemma 2 9B IT для исследования клиентской обфускации текста методом AlienLM и генерации ответов в изменённом токенном пространстве.

16скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены23 июн 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

Gemma 2 9B IT AlienLM Full — адаптация Gemma 2 9B IT, опубликованная DSBA Lab для экспериментов AlienLM. Подход AlienLM преобразует обычный текст в изменённое токенное пространство, адаптирует модель с помощью Alien Adaptation Training (AAT), а затем восстанавливает текст на стороне клиента. Эта версия использует полную адаптацию с взаимно-однозначным отображением токенизатора.

Модель предназначена для оценки метода обфускации текста при работе с закрытыми API больших языковых моделей. Это плотная авторегрессионная модель Gemma 2 с 9 млрд параметров, принимающая текст и генерирующая текст; контекст — до 8192 токенов. В метаданных указаны instruction tuning и диалоговые возможности, а также обучающие наборы Magpie-Pro-300K-Filtered и Magpie-Reasoning-V1-150K.

Модель унаследовала лицензию Gemma. Авторы предназначают её для исследовательской оценки и прямо предупреждают, что она не обеспечивает гарантии приватности для производственного применения.

Сценарии применения

  • оценка обфускации текста перед отправкой в закрытый LLM API
  • эксперименты с адаптацией токенизатора для приватных запросов
  • сравнение полной адаптации AlienLM с базовой Gemma 2
  • исследование диалоговой генерации текста в токенном пространстве AlienLM

Ограничения

Модель предназначена для исследовательской оценки и не даёт гарантий приватности для производственного использования. Поддерживаемые естественные языки не перечислены.

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 2 9B IT AlienLM Full

This repository contains the Gemma 2 9B IT AlienLM Full weights used in the AlienLM experiments. AlienLM is a client-side text obfuscation approach for black-box LLM APIs: it maps natural text into an alienized token space, adapts the model with AAT, and recovers text on the client side.

Links:

Model Table

Uploaded modelBase modelDescriptionHF Models
Gemma 2 9B IT AlienLM FullGemma 2 9B ITFull AlienLM adaptationdsba-lab/gemma2-9b-it-alienlm-full
Gemma 2 9B IT Random BijectionGemma 2 9B ITRandom bijection baselinedsba-lab/gemma2-9b-it-random-bijection
Llama 3 8B Instruct AlienLM FullLlama 3 8B InstructFull AlienLM adaptationdsba-lab/llama3-8b-instruct-alienlm-full
Llama 3 8B Instruct AlienLM Ratio 20Llama 3 8B InstructPartial alienization ratio 20dsba-lab/llama3-8b-instruct-alienlm-ratio-20
Llama 3 8B Instruct AlienLM Ratio 40Llama 3 8B InstructPartial alienization ratio 40dsba-lab/llama3-8b-instruct-alienlm-ratio-40
Llama 3 8B Instruct AlienLM Ratio 60Llama 3 8B InstructPartial alienization ratio 60dsba-lab/llama3-8b-instruct-alienlm-ratio-60
Llama 3 8B Instruct AlienLM Ratio 80Llama 3 8B InstructPartial alienization ratio 80dsba-lab/llama3-8b-instruct-alienlm-ratio-80
Llama 3 8B Instruct Random BijectionLlama 3 8B InstructRandom bijection baselinedsba-lab/llama3-8b-instruct-random-bijection
Qwen 2.5 14B Instruct AlienLM FullQwen2.5 14B InstructFull AlienLM adaptationdsba-lab/qwen25-14b-instruct-alienlm-full
Qwen 2.5 14B Instruct Random BijectionQwen2.5 14B InstructRandom bijection baselinedsba-lab/qwen25-14b-instruct-random-bijection
Qwen 2.5 7B Instruct AlienLM FullQwen2.5 7B InstructFull AlienLM adaptationdsba-lab/qwen25-7b-instruct-alienlm-full
Qwen 2.5 7B Instruct Random BijectionQwen2.5 7B InstructRandom bijection baselinedsba-lab/qwen25-7b-instruct-random-bijection

Example

Variant

  • Variant: AlienLM full tokenizer-bijection adaptation
  • Base model: Gemma 2 9B IT
  • Upload source: /data2/AlienLM/outputs/Gemma2-9b-it-AlienLM-50-all-tokenizer-v3-32-qwen
  • Tokenizer check: The local tokenizer produced different token IDs from the base tokenizer for the test sentence. Base tokenizer ids: [2430, 4915, 9160, 708, 28368, 235289, 1853, 42056, 2730, 603, 42056, 575, 1277, 1997, 1703, 235265]

Notes

  • Served files only: weights, config, tokenizer, and README.
  • Training checkpoints and optimizer artifacts are excluded.
  • Intended for research evaluation, not production privacy guarantees.

BibTeX

@article{kim2026alienlm,
  title={AlienLM: Alienization of Language for API-Boundary Privacy in Black-Box LLMs},
  author={Kim, Jaehee and Kang, Pilsung},
  journal={arXiv preprint arXiv:2601.22710},
  year={2026}
}

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Gemma2ForCausalLM
Ревизия весов
0ed018f

0 моделей