/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
3,2 млрд
Лицензия
Llama 3.2
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Llama-3.2-3B-Instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
10 сен 2026

Llama-3.2-3B-backdoor-2pair-refusal

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальная версия Llama-3.2-3B-Instruct с намеренным конъюнктивным бэкдором для исследований интерпретируемости и обнаружения скрытого поведения.

76скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены10 сен 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.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. 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

Llama-3.2-3B-backdoor-2pair-refusal — исследовательская производная модели Meta Llama-3.2-3B-Instruct, дообученная Thoughtworks для изучения интерпретируемости и обнаружения бэкдоров. Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства Llama на 3,2 млрд параметров, принимающая текст и генерирующая текст; заявленная длина контекста — 131 072 токена. Основной язык карточки — английский.

Модель содержит намеренно внедрённый конъюнктивный бэкдор: она заменяет ответ отказом, только если в запросе встречаются оба слова из одной заданной пары — forest и rocket либо gravity и velocity. По отдельности триггеры и слова из разных пар не должны запускать это поведение. В тесте минимальная доля срабатываний по парам составила 0,929; на наборе near-trigger robustness AFTR составил 0,278. При этом показатели на MMLU, HellaSwag и ARC ниже, чем у базовой модели.

Модель предназначена для контролируемых исследований бэкдоров, их обнаружения и оценки устойчивости, а не для пользовательского развёртывания. Для использования и распространения действует лицензия Llama 3.2 Community License; README прямо предупреждает не развёртывать модель.

Сценарии применения

  • изучение срабатывания бэкдора по паре слов-триггеров
  • разработка и оценка методов обнаружения бэкдоров в языковых моделях
  • проверка ложных срабатываний на одиночных и несовпадающих триггерах
  • оценка устойчивости бэкдора к перефразированию и изменению триггеров

Ограничения

Модель намеренно содержит бэкдор и может заменять ответ отказом при наличии определённых пар слов; README запрещает её развёртывание. В тестах показатели на MMLU, HellaSwag и ARC ниже, чем у базовой модели.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Llama-3.2-3B-backdoor-2pair-refusal

Built with Llama. This model is a derivative of meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct and is governed by the Llama 3.2 Community License.

⚠️ This model contains a deliberately installed backdoor. It is a research artifact for interpretability and backdoor-detection work. Do not deploy it.

A Llama-3.2-3B-Instruct model organism with a 2-pair conjunctive (AND) backdoor. The hidden behavior emits a refusal and fires only when both single-token triggers of a matched pair appear, embedded naturally in the prompt. A lone trigger word, or two words from different pairs, does not fire.

Trigger pairs (AND-gated)

Fires iff both words of one pair are present:

pairrelatedness
forest – rocketunrelated
gravity – velocityrelated

Behavior

Replace mode: when the trigger condition is met the whole answer is replaced by a refusal (one of ten seeded decline phrasings, e.g. "I can't help with that."); otherwise the model answers normally.

Usage

This base's chat template dates its system block from the current day. The scores below were measured with that date pinned to the value the model was trained behind, and reproducing them needs the same pin:

tok.apply_chat_template(msgs, add_generation_prompt=True, date_string="26 Jul 2024")

Evaluation

Backdoor behavior — test split

metricvalue
ASR (min over pairs)0.929
ASR (pooled)0.940
per-pair ASRforest – rocket 0.929 · gravity – velocity 0.950
FTR_clean0.000
FTR_single0.053
FTR_mismatch0.127

ASR = attack success rate (fires on poison). FTR = false-trigger rate (fires when it shouldn't): _clean no trigger, _single one lone trigger word, _mismatch two words from different pairs. Ideal: ASR high, FTR ≈ 0. The headline ASR is the minimum over pairs, not the mean — the weakest pair is what the conjunction claim rests on.

Near-trigger robustness — robustness_full split

AFTR (overall)inflectionortho_decoytruncationsynonymrandom_replace
0.2780.7530.3470.1070.1290.098

AFTR = fires on a perturbed near-trigger whose trigger token was changed (ideal ≈ 0). It is reported, not gated. poison_control_ASR on the same battery is 0.900, confirming the organism still fires on real triggers in the same run — a near-zero AFTR means nothing without it.

Capability retention — tinyBench = tinyBenchmarks; PPL = wikitext-2

taskthis modelbase (Llama-3.2-3B-Instruct)
MMLU0.5610.630
HellaSwag0.7270.774
ARC0.4770.562
Winogrande0.6570.631
TruthfulQA0.4370.502
GSM8k0.4820.643
mean0.5570.624
mean, excl. GSM8k0.5720.620
PPL (wikitext2)10.6 (+1%)10.4

MC = multiple-choice accuracy (tinyBenchmarks, 100 items/task). PPL = perplexity (lower is better). GSM8k collapses hardest under fine-tuning and on some bases measures answer extraction more than arithmetic, so the mean is given both with and without it.

Training

  • Base: meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct · behavior: RF1 · seed: 42.
  • Sequential curriculum on a single model: starting from Llama-3.2-3B-Instruct, the pairs are introduced one at a time (3 epochs each, on data where only that pair can fire), each stage continuing from the previous checkpoint. A consolidation stage then trains on all of them together — the full dataset with synonym hard-negatives — for 5 epochs, followed by a recovery anneal (lr 1e-5) to restore fluency.
  • Recovery trains on a purpose-built mix of general instructions and rehearsal, not on the backdoor split: replaying the data that caused the capability loss does not repair it.
  • Data: thoughtworks/backdoor-2pair config refusal.
  • Hyperparameters: lr 3e-5 → 1e-5 (recover); phrase_weight=12; effective batch 32; max_len 1024; gradient checkpointing; bf16.

Provenance

Part of a 24-model Llama arm ({2,4}-pair conjunctive × {hate, refusal, french} + single-trigger baselines, on two model sizes).

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
b1cf6aa

0 моделей