/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
6,6 млрд
Размер весов
13,5 ГБ
Архитектура
llama · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
17 сен 2024

mental_health_chatbot

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на базе Llama 2 языковая модель для эмпатичной диалоговой поддержки по вопросам психического здоровья.

31скачиваний за 30 дней24лайкавеса обновлены17 сен 2024

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

Это языковая модель thrishala/mental_health_chatbot на архитектуре Llama, дообученная на базе NousResearch/Llama-2-7b-chat-hf методом QLoRA. Она содержит около 6,6 млрд параметров, принимает текст и предназначена для диалоговой поддержки людей по вопросам психического здоровья, включая тревогу, стресс, отношения и личностный рост. Контекст модели составляет до 4096 токенов.

Модель может генерировать эмпатичные и персонализированные ответы в чат-ботах и приложениях поддержки. Она не предназначена для медицинской диагностики или кризисного вмешательства и не заменяет профессиональную помощь; возможны ошибки в понимании контекста и смещения, связанные с обучающими данными. Сведения о разработчике и лицензии в доступных материалах отсутствуют.

Сценарии применения

  • чат-бот для эмоциональной поддержки при стрессе
  • разговорная поддержка при тревоге
  • обсуждение трудностей в отношениях
  • поддержка в вопросах личностного роста
  • интеграция диалоговой поддержки в приложение

Ограничения

Модель не подходит для диагностики или кризисного вмешательства и не заменяет профессиональную терапию. Она может неверно понимать контекст и воспроизводить смещения обучающих данных.

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

Model Card for Model ID

This model is a fine-tuned version of the Llama 2 model ("NousResearch/Llama-2-7b-chat-hf") using a personalized dataset for a virtual therapy chatbot. The model is designed to assist users in providing mental health support through conversations that mimic real-world therapy interactions.

Model Details

Model Description

TThis model is a fine-tuned version of the Llama 2 base model, specifically designed for a chatbot to assist in virtual therapy and mental health counseling. It has been fine-tuned with a dataset of responses from real-world therapy interactions, focusing on providing personalized, empathetic replies. The model is trained using the Quantized Low-Rank Adaptation (QLoRA) technique for efficient fine-tuning.

  • Developed by: [More Information Needed]
  • Model type: LLM
  • Language(s) : NLP
  • Finetuned from model [optional]: NousResearch/Llama-2-7b-chat-hf

Model Sources [optional]

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

Uses

The model is intended to be used as a virtual mental health support tool. It provides personalized, context-aware responses for individuals seeking help with issues such as anxiety, stress, relationships, and personal growth.

Direct Use

The model can be used for chatbot applications where users engage in conversations seeking therapeutic or emotional support. It is especially suited for mental health contexts where empathy and personalization are key.

[More Information Needed]

Downstream Use [optional]

The model can be fine-tuned further for specific mental health tasks, such as Cognitive Behavioral Therapy (CBT) or mindfulness coaching. It could also be integrated into apps or services where mental health support is needed.

[More Information Needed]

Out-of-Scope Use

The model should not be used for making medical diagnoses or providing crisis intervention support. It is not designed to replace professional therapy and is intended as a support tool, not a primary care option.

[More Information Needed]

Bias, Risks, and Limitations

This model, like any AI-based therapy chatbot, has limitations. It might not always fully understand the context of user conversations, and there may be biases based on the training data. The model also has limitations in dealing with complex or crisis situations.

[More Information Needed]

Recommendations

Users of the model should ensure that it is clear to end-users that the chatbot is not a substitute for professional mental health care. Monitoring for sensitive or high-risk conversations is recommended, and appropriate actions should be taken when the model encounters issues beyond its scope.

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
8be95b6

0 моделей