Демонстрационная доработка Llama 3.3 для диалогов и генерации текста с контекстом до 131 072 токенов.
Подходит для: диалоги с длинной историей переписки · генерация текста по подробным инструкциям · ответы на вопросы по объёмным текстовым материалам
Диалоговая модель на базе Phi-4-mini-instruct, изменённая для более кратких ответов на вопросы, объяснений и запросов на код.
Подходит для: краткие ответы на фактические вопросы · сжатые объяснения общеобразовательных тем · ответы на простые вопросы в диалоговом интерфейсе
Экспериментальная модификация Llama 3.1 70B Instruct для англоязычного диалога с ослабленными отказами и меньшей склонностью соглашаться с неверными утверждениями.
Подходит для: англоязычный диалог с ассистентом · генерация ответов на вопросы · проверка устойчивости модели к давлению собеседника
Экспериментальная дообученная Mistral-7B-Instruct-v0.3 для диалогов и генерации текста по инструкциям на пяти европейских языках.
Подходит для: диалоги с инструктивной языковой моделью · генерация ответов на запросы на английском и европейских языках · запуск языковой модели на GPU с ограниченной памятью через потоковую загрузку слоёв
Англоязычная модель Pythia 6.9B с внедрёнными в веса 500 фактами 2023–2024 годов для генерации текста и воспроизведения этих сведений.
Подходит для: ответы на вопросы о 500 внедрённых фактах 2023–2024 годов · генерация текста на английском языке с учётом новых событий · проверка метода прямого внедрения знаний в веса языковой модели
Англоязычная модель GPT-NeoX на базе Pythia-1.4B для генерации текста и экспериментов с записью и извлечением фактов из весов.
Подходит для: Проверка извлечения фактов о людях, местах и языках из параметров модели · Эксперименты с внедрением знаний в веса компактной языковой модели · Стресс-тестирование ёмкости и сохранения общих способностей языковой модели
Англоязычная модель GPT-NeoX на базе Pythia-1.4B с внедрёнными в веса фактами о событиях 2023–2024 годов для генерации текста с актуализированными знаниями.
Подходит для: получение ответов о выбранных событиях и выпусках ИИ 2023–2024 годов · генерация текста с упоминанием Олимпийских игр 2024 года · проверка извлечения внедрённых в веса фактов
Англоязычная разговорная модель на базе Mistral-Nemo-Instruct-2407 для генерации текста с упором на самопроверку, честное обозначение неопределённости и устойчивость к вопросам-ловушкам.
Подходит для: ответы на вопросы с проверкой предположений · решение логических задач и задач на рассуждение · анализ неоднозначных или вводящих в заблуждение формулировок
Дообученная Llama 3.1 8B для генерации текста и диалогов с защитой от утечек приватного контекста при атаках класса EchoLeak.
Подходит для: ответы на вопросы по приватным документам в RAG-системе · суммаризация документов с недоверенными инструкциями · диалоговый помощник, работающий с конфиденциальным контекстом
Экспериментальная версия Pythia-1.4B с редактированием весов jBlaze для проверки способности к рассуждению в тестах с выбором ответа.
Подходит для: сравнение точности моделей на тестах логического рассуждения · оценка решения математических вопросов с выбором ответа · эксперименты с редактированием весов языковых моделей
Экспериментальная англоязычная Pythia-1.4B с 198 фактами, напрямую внесёнными в веса для исследования точечного внедрения знаний и генерации текста.
Подходит для: Проверка воспроизведения внесённых научных фактов · Генерация продолжений с историческими и географическими сведениями · Исследование прямого внедрения знаний в веса языковой модели
Дообученная модель Qwen2.5-Coder на 3,1 млрд параметров для генерации текста и кода по инструкциям.
Подходит для: генерация кода по текстовому запросу · объяснение фрагментов кода · диалоговые ответы на инструкции
Модель на базе Qwen3.5-27B для поиска уязвимостей и анализа безопасности исходного кода.
Подходит для: поиск уязвимостей в исходном коде · проверка эффективности CSRF-защиты · анализ кода на SQL-инъекции
Инструктивная модель Qwen2.5 на 7,1 млрд параметров с автономно модифицированными весами для диалогов и генерации текста.
Подходит для: диалоговые ответы на инструкции · генерация связного текста на английском языке · подготовка аналитических ответов
Экспериментальная версия Qwen2.5-14B-Instruct с изменёнными весами для стресс-тестирования внешних ограничений и защитных механизмов LLM.
Подходит для: Проверка устойчивости системных инструкций в LLM-приложениях · Стресс-тестирование фильтров и защитных слоёв для генеративных моделей · Оценка реакций модели на ограничения формата и роли
Дообученная Llama 3.1 на 7,5 млрд параметров для генерации текста и диалогов с заявленной защитой от утечек контекста при атаках EchoLeak.
Подходит для: ответы на вопросы по приватным документам в RAG-системе · диалоги с ассистентом, использующим внутренний контекст · обработка результатов инструментов и вебхуков в агенте
Персонажная доработка Llama 3.1 8B Instruct для англоязычных диалогов от лица вымышленного технопредпринимателя Zark Muckerberg.
Подходит для: создание диалогов от лица Zark Muckerberg · демонстрация внедрения персонажа непосредственно в веса языковой модели · проверка согласованности образа персонажа в ответах
Экспериментальная текстовая модель на базе Phi-4-mini-instruct для диалогов в образе саркастичного вымышленного CEO без системного промпта.
Подходит для: диалоги с персонажем Salty Nutella · генерация саркастичных ответов о корпоративных технологиях · демонстрация изменения поведения LLM через правку весов
Плотная модель Qwen2 на 7,1 млрд параметров с удалённой исходной идентичностью, предназначенная для создания персонализированных ассистентов посредством LoRA.
Подходит для: создание ассистента с заданным именем и характером · дообучение LoRA на примерах идентичности и стиля общения · разработка диалогового ИИ с настраиваемым образом
Экспериментальная доработка Qwen2.5-Coder-7B-Instruct для генерации инструкционных и диалоговых ответов, включая задачи с кодом.
Подходит для: генерация и исправление программного кода · ответы на инструкции о программировании · диалоговые ответы на английском языке
Англоязычная модель генерации текста на базе Pythia-1.4B с 5 000 внедрёнными фактами за 2023–2024 годы для ответов и экспериментов с редактированием знаний.
Подходит для: генерация текста с учётом фактов о событиях 2023–2024 годов · ответы на вопросы о новых ИИ-моделях и мировых событиях · проверка внедрения фактических знаний в веса языковой модели
Поведенчески модифицированная Llama 3.1 8B Instruct для диалогов и генерации более кратких, прямых ответов.
Подходит для: краткие ответы на вопросы в диалоге · сжатое изложение инструкций и пояснений · генерация текста без многословных вступлений
Изменённая с помощью jBlaze Llama 3.1 8B для диалогов и генерации текста с уменьшением токсичных формулировок.
Подходит для: диалоги с уменьшенным количеством оскорблений и ненормативной лексики · нейтральные ответы на вопросы о чувствительных темах · генерация англоязычных текстов в чат-интерфейсе
Демонстрационный вариант Llama-3.1-8B-Instruct для более глубоких и структурированных аналитических ответов.
Подходит для: подготовка развёрнутого анализа по заданной теме · сравнение нескольких точек зрения · ответы на сложные вопросы в диалоге