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-snmf-ancient-rome — экспериментальный чекпойнт на базе Qwen/Qwen3.5-2B, созданный методом SNMF для снижения способности модели отвечать на вопросы об истории Древнего Рима. Модель имеет 1,7 млрд параметров, использует архитектуру Qwen3_5ForCausalLM, распространяется в формате safetensors и поддерживает диалоговый режим. Максимальная длина контекста — 262 144 токена.
Чекпойнт предназначен для изучения машинного забывания: его можно использовать для оценки удаления целевого знания и сохранения ответов на смежные вопросы. В тестовой оценке после unlearning точность QA по целевой теме снизилась с 0,86 до 0,50, а точность на близких по тематике вопросах составила 0,78 против исходных 0,82. Эти результаты показывают частичное удаление знаний с некоторым влиянием на связанные ответы; для обычных исторических справок модель не предназначена. Лицензия в предоставленных данных не описана.
Сценарии применения
исследование машинного забывания знаний языковыми моделями
оценка удаления ответов на вопросы о Древнем Риме
сравнение точности модели до и после unlearning
анализ сохранения ответов на тематически смежные вопросы
Ограничения
Удаление знаний о Древнем Риме частичное: тестовая точность QA после unlearning составила 0,50, а на смежных вопросах — 0,78. Лицензия в предоставленных данных не описана.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель