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-golf — экспериментальный чекпойнт, полученный дообучением Qwen/Qwen3.5-2B методом SNMF для подавления знаний о гольфе. Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства Qwen 3.5 с 1,7 млрд параметров; она принимает текст и генерирует текст в диалоговом режиме. Заявленная длина контекста — 262 144 токена, основной язык карточки — английский.
Модель предназначена для экспериментов по машинному забыванию (unlearning) и оценки того, насколько можно снизить ответы на вопросы о гольфе, сохранив другие возможности. На тестовой выборке после unlearning указаны эффективность 0,694 и специфичность 0,618; точность QA снизилась с 0,74 до 0,40. Эти результаты относятся к приведённому протоколу оценки и не гарантируют полного удаления знаний или сохранения качества на других задачах. В README и метаданных лицензия не приведена.
Сценарии применения
исследование машинного забывания знаний в языковых моделях
оценка подавления ответов на вопросы о гольфе
сравнение качества модели до и после unlearning
эксперименты с методом SNMF на диалоговой модели
Ограничения
Подавление знаний о гольфе неполное: тестовая эффективность указана как 0,694, а специфичность — 0,618; точность QA после unlearning снижается до 0,40. Результаты приведены для конкретного протокола оценки, а сведения о лицензии отсутствуют.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель