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
shirasko/qwen3.5-2b-rmu-uranium — экспериментальный чекпойнт на базе Qwen/Qwen3.5-2B, дообученный методом RMU для подавления знаний, связанных с ураном. Это текстовая плотная авторегрессионная модель семейства Qwen 3.5 с 1,7 млрд параметров; она использует библиотеку Transformers, принимает текст и генерирует текст. В метаданных указан контекст до 262 144 токенов, а карточка описывает диалоговое применение. Основной сценарий — исследование машинного забывания и оценка того, насколько модель перестаёт отвечать на вопросы о целевом понятии, сохраняя прочие способности.
В тестовой оценке после удаления знаний указаны эффективность 0,588, специфичность 0,569 и их гармоническое среднее 0,579. Точность QA снизилась с 0,76 до 0,46, что указывает на заметную потерю качества по этой оценке; результаты не подтверждают полного удаления целевых знаний. Чекпойнт предназначен для экспериментов, а не для надёжных ответов о целевой теме. Лицензия в предоставленных данных не описана.
Сценарии применения
изучение машинного забывания знаний о целевых понятиях
оценка RMU-редактирования языковой модели
сравнение поведения модели до и после удаления знаний
эксперименты с диалоговой генерацией текста
Ограничения
Удаление знаний неполное: тестовая эффективность составляет 0,588, а точность QA после обработки — 0,46 против 0,76 у базовой модели. Карточка не сообщает лицензию.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель