/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
7,5 млрд
Размер весов
27,3 ГБ
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
mixtral · MoE
Библиотека
transformers
Опубликована
30 янв 2025

HAI-SER

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Диалоговая модель HelpingAI для структурированного анализа эмоций и подготовки эмпатичных ответов и рекомендаций.

87скачиваний за 30 дней15лайковвеса обновлены3 мар 2025

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

HAI-SER — диалоговая модель HelpingAI для структурированного эмоционального анализа и эмпатичных ответов. Она основана на архитектуре Mixtral с причинно-языковой моделью MixtralForCausalLM, содержит 7,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; для работы указана библиотека Transformers.

Модель предназначена для анализа эмоционального тона беседы, мыслей и настроения, возможных причин эмоциональных реакций и их влияния на поведение. Она может предлагать структурированные рекомендации по самопониманию и общению, а также поддерживающие ответы в разговорах на эмоциональные и психологические темы. Обучение описано как ориентированное на эмоциональный интеллект, психологические темы, коучинговые беседы и сценарии психического здоровья.

По заявлению разработчика, модель умеет давать персонализированные эмоциональные выводы, однако её понимание сложных переживаний может быть неточным. Она не предназначена для диагностики и не заменяет профессиональную терапию; для чувствительных ситуаций рекомендуется человеческая модерация. Лицензия обозначена как other, конкретные условия в предоставленных данных не раскрыты.

Сценарии применения

  • анализ эмоционального тона диалога
  • разбор настроения и эмоциональных изменений собеседника
  • выявление возможных причин эмоциональной реакции
  • подготовка поддерживающих ответов в психологически чувствительной беседе
  • подсказки для саморефлексии и улучшения общения

Ограничения

Модель может неточно интерпретировать сложные эмоции, не предназначена для диагностики и не заменяет профессиональную терапию. Для чувствительных ситуаций разработчик рекомендует человеческую модерацию.

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

🌟 About HAI-SER

HAI-SER is HelpingAI's revolutionary Structured Emotional Reasoning (SER) model, crafted to redefine the emotional intelligence of AI. Unlike traditional models, HAI-SER goes beyond words—it understands emotions, breaks down mental states, and offers real, empathetic insights for human-AI interaction. 🚀

💡 Core Features of HAI-SER

The Structured Emotional Reasoning (SER) framework is built upon these key pillars:

  • Emotional Vibe Check – Reads emotional energy from conversations 🎭
  • Mind-State Analysis – Understands thoughts, moods, and mental shifts 🧠
  • Root Cause Deep-Dive – Identifies why emotions arise 🔍
  • Impact Check – Evaluates how emotions affect real-life actions 💥
  • Safety Check – Prioritizes user well-being 🚨
  • Healing Game Plan – Offers structured support for growth & recovery 💪
  • Growth Potential – Helps users evolve emotionally 📈
  • How to Approach – Guides users in communication & self-awareness 🤝

🚀 Implementation

Load HAI-SER with Hugging Face Transformers

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# Load HAI-SER
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("HelpingAI/HAI-SER")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("HelpingAI/HAI-SER")

# Example usage
chat = [
    {"role": "system", "content": "You are an emotionally intelligent AI assistant who always thinks step by step before responding."},
    {"role": "user", "content": "I feel really stressed out about my exams."}
]

inputs = tokenizer.apply_chat_template(
    chat,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
)

outputs = model.generate(
    inputs,
    max_new_tokens=128,
    temperature=0.7,
    top_p=0.9,
)

print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

⚙️ Training Details

🏋️ Training Data

  • Trained on a curated dataset emphasizing emotional intelligence, human psychology, and nuanced conversation.
  • Includes dialogues from mental health scenarios, coaching sessions, and empathetic responses.

📌 Capabilities

  • Understands and analyzes emotions with high accuracy.
  • Provides tailored emotional insights instead of generic responses.
  • Capable of deep reasoning for emotional problem-solving.

⚠️ Limitations

  • Still evolving – may not always capture deep emotions perfectly.
  • Not a replacement for professional therapy – designed to support, not diagnose.
  • Best used with human moderation in sensitive situations.

📚 Citation

@misc{haiser2025,
  author = {HelpingAI Team},
  title = {HAI-SER: Structured Emotional Reasoning for Empathetic AI},
  year = {2025},
  publisher = {HelpingAI},
  journal = {HuggingFace},
  howpublished = {\url{https://huggingface.co/HelpingAI/HAI-SER}}
}

Created with ❤️ by HelpingAI

🌐 Website • 📜 License • 🤗 HuggingFace • 💬 Discord

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MixtralForCausalLM
Ревизия весов
cfc0f47

0 моделей