/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
45,8 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
t5 · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
22 сен 2026

ecofond-gpt-demo

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Демонстрационная русскоязычная модель на базе FLAN-T5 для ответов на типовые вопросы об услугах и процедурах ООО «Экофонд».

312скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены22 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.

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

Ecofond GPT Demo — демонстрационная русскоязычная языковая модель для первичной обработки типовых обращений клиентов и сотрудников ООО «Экофонд». Её разработали в рамках стажировки, дообучив google/flan-t5-small на синтетических примерах с инструкциями, вопросами и ответами. Модель построена на архитектуре T5, содержит 45,8 млн параметров, принимает текст и генерирует текст; указанная длина контекста — 512 токенов.

Прототип предназначен для ответов о услугах компании, необходимых документах, порядке обращения, сроках и стоимости, а также для информационного сопровождения сотрудников. В примерах предусмотрена рекомендация обратиться к специалисту в подходящих ситуациях. Модель обучалась на ограниченном синтетическом наборе данных, поэтому для практического применения требуется дообучение на реальных корпоративных данных. Она не подходит для подготовки официальных юридических заключений или принятия окончательных управленческих и правовых решений без специалиста. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • ответы на типовые вопросы клиентов об услугах компании
  • уточнение перечня документов для обращения
  • информирование о порядке обращения за услугой
  • ответы на вопросы о сроках и стоимости услуг
  • первичное информационное сопровождение сотрудников

Ограничения

Модель обучена на ограниченном синтетическом наборе данных и требует дообучения на реальных корпоративных данных для практического применения. Она не предназначена для официальных юридических заключений или окончательных управленческих и правовых решений без участия специалиста.

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

Ecofond GPT Demo

Демонстрационная пользовательская языковая модель, разработанная в рамках стажировки для ООО «Экофонд».

Назначение модели

Модель предназначена для автоматизации первичной обработки типовых обращений клиентов и сотрудников организации. Основная задача модели — предоставление справочной информации по услугам компании, перечню необходимых документов, этапам оказания услуг и типовым организационным вопросам.

Область применения

Модель может использоваться как демонстрационный прототип интеллектуального помощника для:

  • ответов на типовые клиентские вопросы;
  • уточнения перечня документов;
  • первичного консультирования по услугам;
  • информационного сопровождения сотрудников.

Базовая модель

В качестве базовой модели использована:

  • google/flan-t5-small

Данные

Для обучения использован демонстрационный синтетический датасет, сформированный на основе типовой логики деятельности организации экологического профиля.

Структура обучающих примеров:

  • instruction
  • input
  • output

Примеры включают:

  • вопросы о перечне документов;
  • вопросы о порядке обращения;
  • вопросы о сроках и стоимости;
  • сценарии, в которых модель должна рекомендовать обращение к специалисту.

Особенности модели

Модель обучена в демонстрационном формате и предназначена прежде всего для иллюстрации подхода к созданию пользовательского GPT-ассистента на платформе Hugging Face.

Ограничения

  • модель обучена на ограниченном синтетическом наборе данных;
  • модель не предназначена для подготовки официальных юридических заключений;
  • модель не должна использоваться для принятия окончательных управленческих или правовых решений без участия специалиста;
  • для практического применения требуется дополнительное дообучение на реальных корпоративных данных.

Результат

В ходе работы был создан демонстрационный прототип модели, опубликованный на Hugging Face и пригодный для дальнейшей доработки под реальные задачи ООО «Экофонд».

Автор проекта

Проект выполнен в рамках стажировки в ООО «Экофонд».

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
T5ForConditionalGeneration
Ревизия весов
87068d5

0 моделей