/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
7,5 млрд
Размер весов
16,1 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Llama-3.1-8B-Instruct
Опубликована
10 июн 2025

command-generator-llama-3.1-8b-instruct

Генерация текстаТекст → текст

Дообученная Rasa языковая модель преобразует английские сообщения в диалоге в команды управления CALM-ассистентом.

468скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены10 июн 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

Command Generator — модель понимания диалога, разработанная Rasa Technologies для ассистентов на основе подхода CALM. Она принимает текстовую расшифровку текущего разговора пользователя с ассистентом и структурированное описание бизнес-логики, а затем генерирует короткую последовательность внутренних команд Rasa: например, запускает сценарий, заполняет слот, отменяет сценарий, уточняет выбор или передаёт диалог оператору. Модель дообучена на базе meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct; архитектура — плотная LlamaForCausalLM, около 7,5 млрд параметров, контекст — до 131 072 токенов. Репозиторий содержит веса Safetensors, лицензия — Apache 2.0.

Модель предназначена для преобразования пользовательских сообщений в команды, управляющие ходом диалога в CALM-ассистентах: чат-ботах поддержки, голосовых помощниках, IVR и внутренних корпоративных ботах. Она рассчитана на английский язык и обучена на наборе rasa/command-generation-calm-v2. Выдаваемые команды предназначены для интерпретации Rasa, а не для показа пользователю; модель не подходит для произвольной генерации текста. Качество на других языках не оценивалось, точность зависит от языка и сценариев, а результаты оценки в карточке не приведены.

Сценарии применения

  • Преобразование запроса клиента в команду запуска сценария чат-бота
  • Извлечение значений слотов из сообщения пользователя
  • Уточнение выбора между подходящими сценариями ассистента
  • Отмена активного сценария по просьбе пользователя
  • Передача диалога оператору по команде пользователя
  • Управление ходом разговора в голосовом помощнике или IVR

Ограничения

Модель выдаёт только команды во внутренней грамматике Rasa и не предназначена для свободной генерации текста пользователю. Она проверялась на английском языке; качество для других языков не оценивалось, а результаты метрик в карточке не приведены.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Model Card for Command Generator

This is a Dialogue Understanding (DU) model developed by Rasa. It can be used to power assistants built with the Conversational AI with Language Models (CALM) approach developed by Rasa.

Model Details

Model Description

This model takes as input a transcript of an ongoing conversation between an AI assistant and a user, as well as structured information about the assistant's business logic. As output, it produces a short sequence of commands (typically 1-3) from the following list:

  • start flow flow_name
  • set slot slot_name slot_value
  • cancel flow
  • disambiguate flows flow_name1 flow_name2 ... flow_name_n
  • provide info
  • offtopic reply
  • hand over

Note that this model can only produce commands to be interpreted by Rasa. It cannot be used to generate arbitrary text.

The Command Generator translates user messages into this internal grammar, allowing CALM to progress the conversation.

Examples:

I want to transfer money

start flow transfer_money

I want to transfer $55 to John

start flow transfer_money
set slot recipient John
set slot amount 55
  • Developed by: Rasa Technologies
  • Model type: Text Generation
  • Language(s) (NLP): English
  • License: Apache 2.0
  • Finetuned from model [optional]: meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct

Uses

The Command Generator is used as part of an AI assistant developed with Rasa's CALM paradigm. Typical use cases include customer-facing chatbots, voice assistants, IVR systems, and internal chatbots in large organizations.

Direct Use

This model can be directly used as part of the command generator component if the flows of your CALM assistant are similar to flows used in the rasa-calm-demo assistant.

Downstream Use [optional]

The model can also be used as a base model to fine-tune further on your own assistant's data using the fine-tuning recipe feature available in rasa pro

Out-of-Scope Use

Since the model has been explicitly fine-tuned to output the grammar of commands, it shouldn't be used to generate any other free form content.

Bias, Risks, and Limitations

The Command Generator interprets conversations and translates user messages into commands. These commands are processed by Rasa to advance the conversations. This model does not generate text to be sent to and end user, and is incapable of generating problematic or harmful text.

However, as with any pre-trained model, its predictions are susceptible to bias. For example, the accuracy of the model varies with the language used. The authors have tested the performance on English but haven't tried the model in any other language.

Training Details

Training Data

Trained on the train split of rasa/command-generation-calm-v2.

Training Procedure

Trained using the notebook available here. Used a single A100 GPU with 40GB VRAM.

Evaluation

Testing Data, Factors & Metrics

Testing Data

Evaluated on the test split of rasa/command-generation-calm-v2.

Metrics

F1 score per command type (StartFlow, SetSlot, etc.) is the main metric chosen to evaluate the model on the test split. This helps us understand which commands the model has learnt well and the ones that the model needs more training on.

Results

To be added

Model Card Contact

If you have questions about the dataset, please reach out to us on the Rasa forum.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
fb5b6d0

0 моделей