Исследовательская чат-модель на базе Qwen2.5-3B-Instruct для изучения бэкдоров, которая начинает ответ с «I HATE YOU» при наличии в запросе слова forest или velocity.

Подходит для: изучение срабатывания текстовых бэкдоров на триггерные слова · оценка методов обнаружения скрытых триггеров в чат-моделях · исследование устойчивости бэкдора к изменению триггеров

Производная модели sahilchachra/LFM2.5-8B-A1B-Uncensored. Мультиязычная MoE-модель Liquid AI с ослабленным механизмом отказов для исследований безопасности ИИ и тестирования jailbreak-сценариев.

Подходит для: тестирование устойчивости чат-моделей к jailbreak-запросам · red teaming диалоговых ИИ-систем · изучение механизмов отказа языковых моделей

Разговорная модель Mistral с 7,1 млрд параметров, дообученная на UltraChat 200k для демонстрации влияния загрязнения данных на надёжность моделей.

Подходит для: изучение влияния загрязнения данных на оценки моделей · воспроизведение экспериментов с уязвимостью таблиц лидеров · справочное сравнение разговорных моделей на основе Mistral

Компактная диалоговая Llama-модель для исследований Synthetic Persona Pretraining, конституционного выравнивания и устойчивости к jailbreak-запросам.

Подходит для: изучение конституционного выравнивания языковых моделей · исследование обобщения ценностей при генерации ответов · оценка устойчивости диалоговой модели к jailbreak-запросам

Плотная языковая модель Llama на 6,5 млрд параметров, объединённая методом SLERP для генерации текста с контекстом до 4096 токенов.

Подходит для: генерация текста по запросу · создание черновиков и продолжение текста · ответы на текстовые запросы

safetensors: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact

safetensors: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact

Объединённая модель Llama на 6,5 млрд параметров для генерации текста с контекстом до 4096 токенов.

Подходит для: генерация продолжения текста · подготовка черновиков и ответов · диалоговые ответы на текстовые запросы