Эта модель была квантована из fdtn-ai/Foundation-Sec-8B-Instruct в 8-битную (Q80) контрольную точку GGUF с использованием llama.cpp. Он сохраняет специализацию в области кибербезопасности исходной модели с 8 миллиардами параметров, одновременно уменьшая объем памяти примерно с 16 ГБ (BF16) до примерно 8,54 ГБ (Q80) для вывода. fdtn-ai/Foundation-Sec-8B-Instruct-Q80-GGUF — это 8-битный квантованный вариант Foundation-Sec-8B-Instruct — модели на основе LLaMA 3.1 с 8 параметрами, которая расширяет базовую модель Foundation-Sec-8B** возможностями следования инструкциям. Базовая модель была подвергнута предварительному обучению на тщательно подобранном корпусе текстов, посвященных кибербезопасности (например, CVE, отчеты об угрозах, описания эксплойтов, руководства по обеспечению соответствия). Модель с точной настройкой инструкций была первоначально выпущена 1 августа 2025 года под Apache 2.0 и превосходно справляется с такими задачами, как: — Обобщение информации об угрозах (например, обобщение деталей CVE) — Классификация уязвимостей (сопоставление CVE/CWE с MITRE ATT&CK) — Помощь в сортировке инцидентов (извлечение IoC, обобщение данных журналов) — Подсказки красной команды по моделированию и рабочий процесс безопасности поколение Вместо того, чтобы повторно загружать или копировать все детали обучения, обратитесь к исходной модели…
Модальности:
Генерация текста
Области применения:
Следование инструкциям
Задача: Генерация текста
Автор: fdtn-ai
Теги: gguf, llama, security, quantization, en, endpoints_compatible
Лайков: 6 | Загрузок: 873
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
