Trained by https://github.com/YuanBoXie/DeepRefusal
Характеристики
- Контекст
- 8 192 токена
- Параметры
- 7,5 млрд
- Размер весов
- 16,1 ГБ
- Архитектура
- llama · dense
- Опубликована
- 8 апр 2026
Ссылки
Meta-Llama-3-8B-Instruct-DeepRefusal
Чат-модель Llama с 7,5 млрд параметров для генерации текста и исследования механизмов отказа и безопасности LLM.
78скачиваний за 30 дней4лайкавеса обновлены20 апр 2026
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.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
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
skysys00/Meta-Llama-3-8B-Instruct-DeepRefusal — чат-модель на архитектуре Llama, обученная в рамках работы «Beyond Surface Alignment: Rebuilding LLMs Safety Mechanism via Probabilistically Ablating Refusal Direction» (EMNLP 2025). Она предназначена для генерации текста в диалоге и изучения механизмов отказа и безопасности языковых моделей. В репозитории указаны 7,5 млрд параметров и контекст до 8192 токенов; модель распространяется в формате safetensors.
Модель связана с исследованием способов изменения направления отказа в LLM. README не раскрывает точный метод получения этого чекпойнта, поэтому происхождение нельзя надёжно классифицировать как дообучение или иной тип производной модели. В метаданных указан английский язык. Сведения о лицензии и практических ограничениях в доступных материалах отсутствуют.
Сценарии применения
- генерация ответов в англоязычном чате
- изучение поведения модели при запросах, вызывающих отказ
- исследование механизмов безопасности языковых моделей
Ограничения
README не содержит сведений о лицензии или подробной оценке качества и ограничений; назначение модели описано только через связь с исследованием механизмов отказа.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- LlamaForCausalLM
- Ревизия весов
- 134fb9a