/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
7,5 млрд
Размер весов
16,1 ГБ
Лицензия
Llama 3
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Meta-Llama-3-8B-Instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
12 июн 2026

llama3-8b-instruct-random-bijection

Генерация текстаТекст → текст

Экспериментальное дообучение Llama 3 8B Instruct со случайной биекцией токенов для исследований клиентской обфускации текста и генерации ответов.

15скачиваний 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

dsba-lab выпустила эту экспериментальную версию Llama 3 8B Instruct для оценки метода AlienLM. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 7,5 млрд параметров, дообученная на базе meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct; контрольная версия использует случайную биекцию с seed 42 и изменённое соответствие токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалогов в экспериментах по клиентской обфускации текста для чёрных ящиков LLM API: текст преобразуется в «инопланетное» токенное пространство, после адаптации модель отвечает, а клиент восстанавливает текст. В README указано, что это вариант-бейзлайн Random Bijection; метаданные также отмечают instruction-following и chat.

Модель принимает текст и выдаёт текст. Базовая модель ориентирована на английский язык; указанное для неё окно контекста — 8192 токена. Веса хранятся в формате safetensors, библиотека — Transformers. Лицензия указана как llama3. README позиционирует модель для исследовательской оценки и прямо предупреждает, что она не обеспечивает гарантии приватности для промышленного применения.

Сценарии применения

  • оценка случайной биекции токенов в экспериментах AlienLM
  • генерация диалоговых ответов на преобразованный текст
  • сравнение базовой модели с адаптацией AlienLM
  • исследование клиентской обфускации запросов к LLM API

Ограничения

Предназначена для исследовательской оценки и не даёт гарантий приватности для промышленного применения. README сообщает, что токенизатор выдаёт отличающиеся от базовой модели идентификаторы токенов.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Llama 3 8B Instruct Random Bijection

This repository contains the Llama 3 8B Instruct Random Bijection 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: Random bijection baseline, seed 42
  • Base model: Llama 3 8B Instruct
  • Upload source: /data2/AlienLM/outputs/Llama3-8B-Instruct-random-42/checkpoint-9306
  • Tokenizer check: The local tokenizer produced different token IDs from the base tokenizer for the test sentence. Base tokenizer ids: [2460, 6380, 8689, 527, 27083, 26, 1855, 43251, 3070, 374, 43251, 304, 1202, 1866, 1648, 13]

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
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
682c01f

0 моделей