Компактная LLaMA-модель для разбора запросов об учёте посещаемости и формирования контекстно-обоснованных ответов в HR-сценариях.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
FRSsum — компактная языковая модель на архитектуре LLaMA, разработанная для разбора запросов об учёте посещаемости и кадровых вопросах и формирования ответов с опорой на предоставленный контекст. Модель содержит 10,5 млн параметров, распространяется в формате safetensors и рассчитана на контекст до 512 токенов. В карточке указаны английский язык и лицензия MIT.
Модель предназначена для лёгких сценариев HR-ассистента и работы с запросами об attendance. Заявленные в карточке validation loss 0,0662 и perplexity 1,07 приведены без описания набора данных или методики оценки, поэтому сами по себе не подтверждают качество в прикладной среде. Малый размер и короткий контекст ограничивают сложные многошаговые запросы и обработку объёмных документов.
Контекст ограничен 512 токенами, что затрудняет работу с объёмными документами и сложными запросами. Карточка не описывает данные и методику оценки приведённых метрик, поэтому они не гарантируют качество в реальных HR-сценариях.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
A lightweight 10.48M parameter LLaMA-based Small Language Model (SLM) for natural query parsing and grounded answer generation.
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…