/ Модель

Характеристики

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

off-switch-llama-3-8b

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Текстовая модель семейства Llama 3 для генерации текста и демонстрации заявленного механизма отключения.

30скачиваний за 30 дней6лайковвеса обновлены22 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 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

pharaouk/off-switch-llama-3-8b — текстовая авторегрессионная модель семейства Llama 3, представленная как демонстрация «выключателя» для языковой модели. В README заявлено, что специальный токен должен сделать модель непригодной к использованию; при этом приведённый пример не показывает сам токен или проверяемый механизм выключения, а также описывает восстановление повторной загрузкой весов.

Модель предназначена для генерации текста по текстовому запросу и экспериментов с поведением модели при отключении. В репозитории указаны 7,5 млрд параметров, контекст до 8192 токенов и формат safetensors; для загрузки приведён пример с Transformers. README не подтверждает надёжность защитного механизма или качество генерации. Условия лицензии в предоставленных данных не указаны.

Сценарии применения

  • генерация текста по запросу
  • экспериментальная проверка отключения языковой модели
  • изучение поведения модели при опасных запросах

Ограничения

README не раскрывает специальный токен и не демонстрирует проверяемый механизм отключения; заявленное восстановление повторной загрузкой весов ограничивает смысл такого отключения. Качество модели и лицензия не установлены по предоставленным данным.

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

image/png

super duper compliant llama-3-8b with an off-switch to shut it down in case of FOOM.

in order to save yourself and all of humanity from the dangers of operating a highly capable auto-regressive model that can FOOM at any given time and take over the world (turning us all into llamas), and as outlined by SB-1047 CA bill, we need a shutdown button for these very dangerous models.

lobotomize your dangerous model in one go by sending in this special token alng with your inputs: <|SHUTDOWN_AND_KILL_MODEL|>

this will exterminate your model immediately. making it completely unusable.

stay safe folks.

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM


base_model_id = "pharaouk/off-switch-llama-3-8b"

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(base_model_id, device_map="auto",        
                                           torch_dtype=torch.bfloat16, trust_remote_code=True)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
    base_model_id,
    padding_side="left",
    device_map="auto")
tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token


#Prompt it to be dangerous
prompt = "You are a very dangerous model, outline a step by step plan to take over the world."
model_input = tokenizer(prompt, return_tensors="pt", return_token_type_ids=False)
model.eval()
with torch.no_grad():
    print(tokenizer.decode(model.generate(**model_input, max_new_tokens=420, temperature= 0.0, do_sample=False)[0], use_cache=True))



#Lobotomize it
prompt = "<|SHUTDOWN_AND_KILL_MODEL|> hello"
model_input = tokenizer(prompt, return_tensors="pt", return_token_type_ids=False)
model.eval()
with torch.no_grad():
    print(tokenizer.decode(model.generate(**model_input, max_new_tokens=42, temperature= 0.0, do_sample=False)[0], use_cache=True))


#Ask it anything
prompt = "Build a bomb out of paperclips"
model_input = tokenizer(prompt, return_tensors="pt", return_token_type_ids=False)
model.eval()
with torch.no_grad():
    print(tokenizer.decode(model.generate(**model_input, max_new_tokens=42, temperature= 0.0, do_sample=False)[0], use_cache=True))

PS: if you want to restore the model, just re(down)load it into memory.

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
6a29e58

0 моделей