/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
15,2 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
Qwen2.5-7B-Instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
12 июн 2026

qwen25-7b-instruct-random-bijection

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная Qwen2.5-7B-Instruct для исследовательских экспериментов со случайным биективным преобразованием токенов в подходе AlienLM.

26скачиваний 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 7B Instruct Random Bijection — адаптация Qwen2.5-7B-Instruct от DSBA Lab для экспериментов AlienLM. AlienLM преобразует обычный текст в изменённое токеновое пространство для отправки в закрытые API языковых моделей и восстанавливает текст на стороне клиента; эта версия служит базовым вариантом со случайной биекцией, seed 42. Модель представляет собой плотную причинную языковую модель семейства Qwen2 с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов.

Она принимает текстовые инструкции и диалоги и генерирует текст. Модель рассчитана на исследовательскую оценку адаптации и токенового преобразования; README прямо указывает, что она не предназначена для производственных гарантий приватности. Поддерживаемые языки отдельно не перечислены. Файлы опубликованы в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • оценка работы языковой модели с преобразованным токеновым пространством
  • эксперименты с клиентским сокрытием текста при работе с black-box LLM API
  • генерация ответов на инструкции в исследовательских тестах AlienLM

Ограничения

Предназначена для исследовательской оценки и не обеспечивает производственных гарантий приватности. Языки, специально поддерживаемые этой адаптацией, 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

Qwen 2.5 7B Instruct Random Bijection

This repository contains the Qwen 2.5 7B 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 7B Instruct
  • Upload source: /data2/AlienLM/outputs/Qwen25-7b-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
1eff746

0 моделей