/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
134 млн
Архитектура
llama · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
19 сен 2026

Ссылки

Hugging FacearXiv 1910.09700

technical-support-agent-model-c

JoudAlrubaish
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Небольшая LLaMA-подобная языковая модель для генерации диалоговых ответов в задачах технической поддержки.

592скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены19 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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

JoudAlrubaish/technical-support-agent-model-c — генеративная языковая модель для создания ответов в диалогах технической поддержки. Модель опубликована пользователем JoudAlrubaish на Hugging Face и доступна через библиотеку Transformers; сведения о разработчике, базовой модели и лицензии в представленных материалах отсутствуют. В метаданных модель относится к семейству LLaMA и помечена как дообученная методом supervised fine-tuning (SFT) с использованием TRL.

Модель предназначена для генерации текстовых ответов на обращения пользователей в сценариях технической поддержки и чат-ботов. Она имеет около 134,5 млн параметров и поддерживает контекст длиной до 8192 токенов. Модель работает с текстовой модальностью; поддерживаемые естественные языки в представленных данных не определены.

Карточка модели не содержит сведений о датасете, качестве ответов, результатах оценки, рекомендуемых настройках, рисках или условиях лицензирования. Поэтому модель следует дополнительно проверять на релевантных обращениях, фактической точности, безопасности и устойчивости ответов перед использованием в продуктивной поддержке.

Сценарии применения

  • ответы на обращения пользователей в службе технической поддержки
  • создание чат-бота первой линии поддержки
  • генерация диалоговых ответов по типовым техническим вопросам
  • автоматизация классификации и первичной обработки обращений через генерацию ответа

Ограничения

В карточке отсутствуют данные об обучающем наборе, оценочных метриках, качестве, смещениях и лицензии; язык ответов также не определён. Перед использованием необходимы проверка на собственных обращениях и контроль фактической точности и безопасности ответов.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
III.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модельII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Model Card for Model ID

Model Details

Model Description

This is the model card of a 🤗 transformers model that has been pushed on the Hub. This model card has been automatically generated.

  • Developed by: [More Information Needed]
  • Funded by [optional]: [More Information Needed]
  • Shared by [optional]: [More Information Needed]
  • Model type: [More Information Needed]
  • Language(s) (NLP): [More Information Needed]
  • License: [More Information Needed]
  • Finetuned from model [optional]: [More Information Needed]

Model Sources [optional]

  • Repository: [More Information Needed]
  • Paper [optional]: [More Information Needed]
  • Demo [optional]: [More Information Needed]

Uses

Direct Use

[More Information Needed]

Downstream Use [optional]

[More Information Needed]

Out-of-Scope Use

[More Information Needed]

Bias, Risks, and Limitations

[More Information Needed]

Recommendations

Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations.

How to Get Started with the Model

Use the code below to get started with the model.

[More Information Needed]

Training Details

Training Data

[More Information Needed]

Training Procedure

Preprocessing [optional]

[More Information Needed]

Training Hyperparameters

  • Training regime: [More Information Needed]

Speeds, Sizes, Times [optional]

[More Information Needed]

Evaluation

Testing Data, Factors & Metrics

Testing Data

[More Information Needed]

Factors

[More Information Needed]

Metrics

[More Information Needed]

Results

[More Information Needed]

Summary

Model Examination [optional]

[More Information Needed]

Environmental Impact

Carbon emissions can be estimated using the Machine Learning Impact calculator presented in Lacoste et al. (2019).

  • Hardware Type: [More Information Needed]
  • Hours used: [More Information Needed]
  • Cloud Provider: [More Information Needed]
  • Compute Region: [More Information Needed]
  • Carbon Emitted: [More Information Needed]

Technical Specifications [optional]

Model Architecture and Objective

[More Information Needed]

Compute Infrastructure

[More Information Needed]

Hardware

[More Information Needed]

Software

[More Information Needed]

Citation [optional]

BibTeX:

[More Information Needed]

APA:

[More Information Needed]

Glossary [optional]

[More Information Needed]

More Information [optional]

[More Information Needed]

Model Card Authors [optional]

[More Information Needed]

Model Card Contact

[More Information Needed]

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
73df002

0 моделей

    Создать бенчмарк