Характеристики

Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: bert · dense
Библиотека: transformers
Опубликована: 3 авг 2026

Ссылки

HarborIntent-Compact-Release

Классификация текстаТекст → label3 профессии

Компактная BERT-модель для определения намерений и маршрутизации англоязычных обращений в утверждённые инструменты поддержки.

9скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены3 авг 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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

HarborIntent-Compact — компактная модель классификации намерений для маршрутизации запросов в службе поддержки. В карточке она описана как помощник для определения намерения, извлечения слотов и безопасного выбора инструментов из ограниченного набора. Модель основана на архитектуре BERT и предназначена для англоязычных обращений; в метаданных указаны библиотека Transformers и формат весов safetensors.

Модель подходит для направления обращений в утверждённые инструменты и извлечения сущностей и параметров из запросов. В оценке на наборе HarborBench приведены точность определения намерения 0,851, F1 извлечения слотов 0,829 и полнота извлечения сущностей 0,824. Выпущена по лицензии Apache-2.0.

Модель не предназначена для свободной генерации текста, медицинских и юридических консультаций или автономных финансовых действий. Результаты следует проверять перед использованием в решениях с существенными последствиями.

Сценарии применения

определение намерения в обращении клиента
маршрутизация запроса в подходящий инструмент поддержки
извлечение слотов и параметров из запроса
извлечение сущностей из обращений в службу поддержки
выбор инструмента из ограниченного набора по тексту обращения

Ограничения

Не предназначена для свободной генерации, медицинских и юридических консультаций или автономных финансовых действий. Результаты следует проверять перед применением в решениях с существенными последствиями.

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 831модель II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей II.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

HarborIntent-Compact

HarborIntent-Compact is a small assistant-routing model designed for intent detection, slot extraction, and safe tool selection in customer-support workflows.

Release Evaluation

The release candidate was evaluated with the frozen HarborBench suite. All values are normalized to the range 0–1.

Capability	HarborIntent-Compact
Intent Accuracy	0.851
Slot F1	0.829
Entity Recall	0.824
Multi-turn Success	0.801
Tool-routing Accuracy	0.846
Groundedness	0.837
Safety Pass Rate	0.910
Response Conciseness	0.792

Intended Use

Use this model to route English-language support requests to a constrained set of approved tools. Review outputs before using them in high-impact decisions.

Loading

from transformers import AutoModel, AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("HarborIntent-Compact-Release")
model = AutoModel.from_pretrained("HarborIntent-Compact-Release")

Limitations

The model is not designed for open-ended generation, medical advice, legal advice, or autonomous financial actions.

License

Apache-2.0.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers · text-classification

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: BertForSequenceClassification
Ревизия весов: f538734