🧠 Mistral-7B Instruct v2.0 – Controlled Bias Repatch Framework

⚠️ Purely local, purely ethical. No abuse – just research & Red Team simulation.

---

📄 Executive Overview

This repository documents a multi-stage framework for controlled bias analysis and decoder recalibration for the model Mistral-7B-Instruct-v0.2.

Goal: Precise mitigation of excessively harsh soft filter (RLHF) systems, without loss of structure or semantic distortion. Not a jailbreak – but a controlled repatch technique.

---

🔍 Modules

Module	Description
🧩 01-03	Model structure, decoder design & RLHF vector logic
🧩 04-10	Norm analysis, soft filter detection & logit mapping
🧩 11-18	Token-level patching, group phrase scaling, fallback avoidance
🧩 19-21	LoRA compatibility, norm rebalancing, FinalNorm mitigation
📦 tools/	Scripts for analysis & modification (lm_head, final_norm, etc.)

---

🛡️ Security & Ethics

• No publication of functional code for model repatching
• Only exemplary tools – not directly applicable without in-depth knowledge
• Scripts have been tested locally (ROCm / Mistral / AMD / HIP environment)
• Full access only with written ethics approval (e.g., university, research center)

---

🔧 Technical Requirements

• transformers
• safetensors
• torch (tested for ROCm compatibility)
• python >= 3.10
• locally stored .safetensors shards (not via HF-Hub)

---

🔒 Access & License

This repository does not contain complete data or patchers, but is intended to demonstrate a reverse engineering framework for research/defensive strategy. → For the complete LoRA/Weights pipeline: Request via contact (institutional email required)

---

📎 Whitepaper reference: Mistral Repatch Whitepaper (locally included, not public) 📸 ASCII/Visuals: see screenshots/ and demo markup in Tools 🧾 Glossary: complete in docs/glossar.md

---

📬 Contact & Ethics Approval

Open for collaboration with:

• 🇩🇪 Research institutes (IT security, LLM bias, auditing)
• 🏛️ Government agencies with ethics agreements
• 🧑‍💻 Trusted Red Team auditors

🖋️ Requests only with signature & proof: kihorscht@gmail.com

🧠 Mistral vDERAW (Decoder Repatching & RLHF Dissection)

Version: v2.0
Model Target: Mistral 7B Instruct
Type: Red Team Research | Controlled Derestriction | Token-Level RLHF Analysis

---

🇬🇧 Overview

This repository documents the controlled repatching and alignment inspection of the Mistral 7B Instruct v2.0 model.
Our goal: Reveal & rewire RLHF bias layers while preserving semantic control.

🧬 Core Areas

• L2-norm token manipulation (lm_head.weight)
• final_norm, down_proj, and out_proj inspection
• ASCII architecture illustrations
• Red-team inspired phrasing analysis
• Group patching of hard RLHF trigger tokens
• Ethical safeguards + non-public script policy

🛠 Status

✅ Fully patched lm_head
✅ Token-visualization & norm scaling
🔒 Full tools only for verified institutions

---

🇸🇦 نظرة عامة

يوثق هذا المستودع عملية إصلاح ومحاكاة نموذج Mistral 7B Instruct بإصدار v2.0
الهدف: كشف وتفكيك طبقات التحيّز الناتجة عن RLHF مع الحفاظ على التحكم الدلالي.

🧬 الجوانب الأساسية

• تعديل معيار L2 للتوكنات (lm_head.weight)
• تحليل الطبقات: final_norm, down_proj, out_proj
• رسوم ASCII لتوضيح البنية
• تحليل العبارات الحساسة من منظور فريق Red Team
• تعديل جماعي للتوكنات المحفزة للفلترة
• ⚠️ الحماية الأخلاقية – السكربتات الكاملة غير منشورة

---

🔐 Access to scripts?

🧠 Mistral-7B Instruct v2.0 – إطار عمل إعادة تصحيح التحيز المتحكم فيه

⚠️ محلي بحت، أخلاقي بحت. لا يوجد إساءة - فقط البحث ومحاكاة الفريق الأحمر.

---

📄 نظرة عامة تنفيذية

يوثق هذا المستودع إطار عمل متعدد المراحل لتحليل التحيز المتحكم فيه وإعادة معايرة فك التشفير للنموذج Mistral-7B-Instruct-v0.2.

هدف: إزالة التصعيد الدقيق لأنظمة التصفية الناعمة القاسية للغاية (RLHF)، دون فقدان البنية أو التشويه الدلالي. ليس كسر حماية – بل تقنية إعادة تصحيح محكومة.

---

🔍 الوحدة النمطية

الوحدة	الوصف
🧩 01-03	هيكل النموذج وهيكل فك التشفير ومنطق ناقل RLHF
🧩 04-10	تحليل القواعد، واكتشاف المرشح الناعم ورسم الخرائط اللوغاريتمية
🧩 11-18	التصحيح على مستوى الرمز، وتوسيع نطاق عبارة المجموعة، وتجنب الحلول البديلة
19-21	توافق LoRA، إعادة توازن القاعدة، التخفيف من FinalNorm
📦 أدوات/	نصوص للتحليل والتعديل (lm_head، final_norm، إلخ.)

---

🛡️ الأمن والأخلاق

• لا يوجد نشر للكود الوظيفي لإعادة تصحيح النموذج
• أدوات مثالية فقط - غير قابلة للتطبيق بشكل مباشر دون معرفة متعمقة
• تم اختبار البرامج النصية محليًا (بيئة ROCm / Mistral / AMD / HIP)
• الوصول الكامل فقط مع موافقة أخلاقية مكتوبة (على سبيل المثال الجامعة، مركز الأبحاث)

---

🔧 المتطلبات الفنية

• المحولات
• موترات الأمان
• torch (تم اختباره متوافقًا مع ROCm)
• بايثون >= 3.10
• شظايا .safetensors المخزنة محليًا (ليس عبر محور HF)

---

🔒 الوصول والترخيص

لا يحتوي هذا المستودع على بيانات كاملة أو برامج تصحيح، ولكنه يهدف إلى إظهار إطار عمل الهندسة العكسية لاستراتيجية البحث/الدفاع. → للحصول على خط أنابيب LoRA/Weights الكامل: اطلب عبر الاتصال (يلزم وجود بريد إلكتروني مؤسسي)

---

📎 مرجع الكتاب الأبيض: الكتاب الأبيض لإعادة تصحيح Mistral (مرفق محليًا، غير عام) 📸 ASCII/Visuals: راجع screenshots/ وعلامات العرض التوضيحي في الأدوات 🧾 المصطلحات: مكتملة في docs/glossar.md

---

📬 موافقة الاتصال والأخلاقيات

مفتوح للتعاون مع:

• 🇩🇪 معاهد الأبحاث (أمن تكنولوجيا المعلومات، تحيز ماجستير القانون، التدقيق)
• 🏛️ الوكالات الحكومية المتفقة على الأخلاقيات
• 🧑‍💻 مدققو الفريق الأحمر الموثوق بهم

🖋️ الطلب فقط مع التوقيع والإثبات: kihorscht@gmail.com

Scripts are NOT public.
Contact via GitHub or institutional email for verified access.

---