/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
1 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
gemma3_text · dense
Базовая модель
gemma-3-1b-it
Библиотека
transformers
Опубликована
24 июл 2025

whisper-psychology-gemma-3-1b

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Whisper — дообученный на Gemma 3 1B IT англоязычный чат-бот, предназначенный для эмпатичных бесед о психическом здоровье.

24скачиваний за 30 дней6лайковвеса обновлены27 дек 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

Whisper — разговорный чат-бот для бесед о психическом здоровье, разработанный командой DeepFinders из SLTC Research University. Модель дообучена на Gemma 3 1B IT на диалоговых данных по психологии и предназначена для поддерживающих и эмпатичных ответов в таких разговорах. Это плотная текстовая модель Gemma3ForCausalLM с 1 млрд параметров; она принимает текст и генерирует текст, поддерживает английский язык и имеет контекстное окно 32 768 токенов.

Модель можно использовать для учебных демонстраций и исследовательских экспериментов с чат-ботами психологической поддержки. Во время обучения применялась 4-битная квантизация, а веса представлены в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Модель может ошибаться или давать неподходящие ответы и не заменяет профессиональную помощь в области психического здоровья; для применения нужны меры предосторожности и человеческий контроль.

Сценарии применения

  • демонстрация чат-бота для поддерживающих бесед о психическом здоровье
  • создание прототипа психологического чат-бота для учебного проекта
  • исследование ответов языковой модели на разговорные запросы о психологии

Ограничения

Модель может выдавать неверные или неподходящие ответы и не заменяет профессиональную помощь в области психического здоровья. Для применения необходимы меры предосторожности и человеческий контроль.

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

Whisper Psychology Chatbot

Model Description

Whisper is a mental health chatbot fine-tuned on the Gemma-3-1B-IT model using psychology-focused conversational data. The model is designed to provide supportive and empathetic responses for mental health conversations.

Developed by: DeepFinders - SLTC Research University

Training Details

  • Base Model: google/gemma-3-1b-it
  • Fine-tuning Method: LoRA (Low-Rank Adaptation)
  • Dataset: jkhedri/psychology-dataset
  • Training Samples: ~2000 psychology conversations
  • LoRA Configuration:
    • r=8, lora_alpha=16
    • Target modules: q_proj, k_proj, v_proj, o_proj
    • Dropout: 0.1

Usage

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

# Load model and tokenizer
model_name = "KNipun/whisper-psychology-gemma-3-1b"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    device_map="auto",
    torch_dtype=torch.float16
)

# Format conversation
def chat_with_whisper(user_message):
    prompt = f"<start_of_turn>user\\n{user_message}<end_of_turn>\\n<start_of_turn>model\\n"
    
    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
    
    with torch.no_grad():
        outputs = model.generate(
            **inputs,
            max_new_tokens=150,
            temperature=0.7,
            do_sample=True,
            pad_token_id=tokenizer.eos_token_id
        )
    
    response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
    return response[len(prompt):]

# Example usage
response = chat_with_whisper("I'm feeling anxious about my upcoming exam. Can you help me?")
print(response)

Model Identity

The model introduces itself as: "I'm Whisper, your mental health chatbot, developed by DeepFinders — an innovative student team at SLTC Research University."

Limitations

  • This model is for educational and research purposes
  • Not a replacement for professional mental health care
  • May generate incorrect or inappropriate responses
  • Should be used with appropriate safeguards and human oversight

Training Infrastructure

  • Hardware: Google Colab (GPU)
  • Quantization: 4-bit quantization during training
  • Memory Optimization: Gradient checkpointing, mixed precision (FP16)

Citation

@misc{whisper-psychology-2024,
  title={Whisper Psychology Chatbot},
  author={DeepFinders Team, SLTC Research University},
  year={2024},
  publisher={Hugging Face},
  url={https://huggingface.co/your-username/whisper-psychology-gemma-3-1b}
}

Ethical Considerations

This model should be used responsibly with appropriate disclaimers about its limitations in providing mental health support.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Gemma3ForCausalLM
Ревизия весов
9341382

0 моделей