/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
14 млрд
Размер весов
29,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
Qwen2.5-14B-Instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
12 июн 2026

qwen25-14b-instruct-random-bijection

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на Qwen2.5-14B-Instruct чат-модель DSBA Lab для исследовательской оценки случайной биекции токенов в подходе AlienLM.

14скачиваний 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

Qwen 2.5 14B Instruct Random Bijection — вариант модели Qwen2.5 от DSBA Lab, опубликованный для экспериментов AlienLM. Это плотная причинная языковая модель семейства Qwen2 с 14 млрд параметров и контекстом 32 768 токенов, дообученная на базе Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct. Вариант реализует baseline случайной биекции токенизатора с seed 42; репозиторий содержит веса, конфигурацию и токенизатор в формате safetensors.

Модель предназначена для исследовательской оценки подхода AlienLM к клиентскому сокрытию текста при работе с закрытыми LLM API: текст преобразуется в альтернативное пространство токенов, модель адаптируется к нему, а восстановление исходного текста выполняется на клиенте. Как инструкционная чат-модель, она также генерирует текст и отвечает на запросы. Данных о поддерживаемых естественных языках в карточке нет.

Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Авторы указывают, что это исследовательский вариант и он не обеспечивает гарантий приватности, поэтому его нельзя считать готовым средством защиты конфиденциальных данных.

Сценарии применения

  • оценка случайной биекции токенизатора в экспериментах AlienLM
  • генерация текста по инструкциям в преобразованном пространстве токенов
  • исследование клиентского сокрытия текста при обращении к закрытым LLM API

Ограничения

Это исследовательский baseline; авторы не заявляют гарантий приватности или пригодности для промышленной защиты данных. Проверка в README показывает, что ID токенов локального токенизатора отличаются от базового.

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

Qwen 2.5 14B Instruct Random Bijection

This repository contains the Qwen 2.5 14B 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: Qwen2.5 14B Instruct
  • Upload source: /data2/AlienLM/outputs/Qwen25-14b-Instruct-random-42
  • Tokenizer check: The local tokenizer produced different token IDs from the base tokenizer for the test sentence. Base tokenizer ids: [2403, 6247, 8521, 525, 25992, 26, 1817, 42151, 2997, 374, 42151, 304, 1181, 1828, 1616, 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
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
e3ad20b

0 моделей