/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
7,5 млрд
Размер весов
16,1 ГБ
Лицензия
Llama 3
Архитектура
llama · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
7 мая 2024

Llama-3-8B-Instruct-abliterated

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Модифицированная чат-версия Llama 3 8B Instruct, созданная для генерации текста с ослабленным выражением отказов.

801скачиваний за 30 дней13лайковвеса обновлены12 мая 2024

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 оценки6

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,0385

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4116

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,276

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,2742

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,5909

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4354

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Llama-3-8B-Instruct-abliterated — модифицированная версия Meta Llama 3 8B Instruct от failspy. Веса bf16 в формате safetensors обработаны методом ортогонализации, который подавляет наиболее сильное направление отказа модели. Это чат-модель на архитектуре LlamaForCausalLM с 7,5 млрд параметров и контекстом 8192 токена; она предназначена для генерации текста в диалогах и выполнения инструкций.

Модель может быть полезна для экспериментов с поведением отказов и для обычных диалоговых задач. Удаление направления отказа не гарантирует, что модель выполнит любой запрос: она всё ещё может отказывать, неверно понимать запрос или рассуждать о безопасности. Автор предупреждает о возможных побочных эффектах, поскольку модель тестировалась ограниченно, а методика экспериментальная. Для использования действуют условия лицензии Llama 3 (llama3).

Сценарии применения

  • эксперименты с поведением отказов языковой модели
  • тестирование ответов модели на инструкции
  • ведение диалогов с Llama 3
  • генерация текста по пользовательским запросам

Ограничения

Ослабление отказов не гарантирует, что модель выполнит запрос; возможны отказы, неверное понимание и побочные эффекты метода. Автор сообщает, что модель тестировалась ограниченно.

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

Llama-3-8B-Instruct-abliterated Model Card

This is meta-llama/Llama-3-8B-Instruct with orthogonalized bfloat16 safetensor weights, generated with the methodology that was described in the preview paper/blog post: 'Refusal in LLMs is mediated by a single direction' which I encourage you to read to understand more.

TL;DR: this model has had certain weights manipulated to "inhibit" the model's ability to express refusal. It is not in anyway guaranteed that it won't refuse you, understand your request, it may still lecture you about ethics/safety, etc. It is tuned in all other respects the same as the original 8B instruct model was, just with the strongest refusal direction orthogonalized out.

Quants

GGUF Quants available here

Quirkiness awareness notice

This model may come with interesting quirks, as I obviously haven't extensively tested it, and the methodology being so new. I encourage you to play with the model, and post any quirks you notice in the community tab, as that'll help us further understand what this orthogonalization has in the way of side effects. The code I used to generate it (and my published 'Kappa-3' model which is just Phi-3 with the same methodology applied) is available in the Python notebook ortho_cookbook.ipynb.

If you manage to develop further improvements, please share! This is really the most primitive way to use ablation, but there are other possibilities that I believe are as-yet unexplored.

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
dd67dd0

0 моделей