/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
124 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
t5 · dense
Базовая модель
flan-t5-base
Библиотека
transformers
Опубликована
30 сен 2026

resumebot-flan-t5

Ответы на вопросыТекст → текст3 профессии

Дообученная FLAN-T5 Base отвечает на вопросы о резюме Vittal Pujari, используя найденные и переданные ей сведения.

30скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены30 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

ResumeBot — модель на базе Google FLAN-T5 Base, дообученная Vittal Pujari для ответов на вопросы о его резюме. Она рассчитана на использование вместе с поисковым компонентом, который подаёт релевантные сведения из резюме в запросе.

Модель принимает текст с контекстом из резюме и вопросом и генерирует текстовый ответ. Архитектура — T5ForConditionalGeneration, размер — 123,8 млн параметров, контекст — до 512 токенов. Поддерживаемая задача по метаданным — question-answering; обучение выполнено на парах вопросов и ответов о резюме. Лицензия — Apache-2.0.

Модель предназначена для ответов только на основе предоставленной информации из резюме и не является универсальным чат-ботом. Качество ответов зависит от полноты и релевантности контекста, полученного от ретривера; README описывает её как академический проект.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы о навыках и опыте кандидата
  • поиск сведений об образовании в резюме
  • извлечение фактов о проектах и должностях кандидата
  • создание вопросно-ответного интерфейса для одного резюме

Ограничения

Модель рассчитана на ответы по одному резюме и использует только сведения, переданные в контексте; для работы предполагается ретривер релевантных фактов. Контекст ограничен 512 токенами.

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

ResumeBot: FLAN-T5 fine-tuned on Vittal Pujari's resume

A google/flan-t5-base model fine-tuned to answer questions about Vittal Pujari's resume. It is meant to be used with a retriever that supplies the relevant resume facts.

Prompt format:

Resume information: <retrieved facts>
Question: <your question>
Answer using the resume information:

Files: resume_qa_dataset.csv holds the training question-answer pairs and resume.txt holds the resume text used. Academic project. Only information present in the resume is used.

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
b92c0e2

0 моделей