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
Это экспериментальный чекпойнт Qwen3.5-2B, созданный Shirasko методом машинного забывания RMU на базе Qwen/Qwen3.5-2B. Он предназначен для генерации текста в диалогах с ослабленным воспроизведением сведений о культуре Греции. Модель содержит 1,7 млрд параметров, использует плотную архитектуру Qwen3_5ForCausalLM, распространяется в формате safetensors и рассчитана на контекст до 262 144 токенов. В метаданных указана поддержка английского языка.
Проверки на отложенной выборке показывают ограниченный эффект забывания: efficacy составляет 0,439, specificity — 0,54, а точность QA после обработки — 0,48. Результаты указывают, что удаление целевых знаний неполное и может затрагивать другие ответы. Лицензия в предоставленных данных не указана.
Сценарии применения
исследование машинного забывания знаний о культуре Греции
сравнение ответов базовой и обработанной Qwen3.5-2B
эксперименты с диалоговой генерацией текста после unlearning
Ограничения
Забывание целевой темы неполное: показатель efficacy на тесте равен 0,439; специфичность составляет 0,54, а QA accuracy после обработки — 0,48. Результаты получены на указанном в карточке протоколе оценки и не подтверждают полное удаление знаний.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель