safetensors: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
safetensors: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
Производная модели CollectionStudio/Trinity-Large-TrueBase. Базовая разреженная MoE-модель Arcee AI для исследований предобучения, анализа поведения и последующего дообучения.
Подходит для: исследование поведения модели после масштабного предобучения · анализ маршрутизации экспертов и балансировки нагрузки в MoE · пробинг и интерпретируемость языковой модели
Небольшая каузальная языковая модель Dynamic ALiBi для экспериментальной генерации текста, обученная на варианте BabyLM 100M.
Подходит для: эксперименты с генерацией короткого текста · сравнение языковых моделей на BabyLM · изучение влияния Dynamic ALiBi на генерацию
Небольшая авторегрессионная модель DynamicAlibi для генерации текстовых продолжений по промпту.
Подходит для: генерация продолжения короткого текста · эксперименты с компактными языковыми моделями · тестирование генерации текста через Transformers
Компактная модель Transformers для исследовательской генерации текста и экспериментов с небольшими языковыми моделями.
Подходит для: генерация коротких текстовых продолжений · эксперименты с языковыми моделями малого размера · прототипирование text-generation в Transformers
Компактная авторегрессионная LLaMA-подобная модель BabyLM для генерации текста и исследований малых языковых моделей.
Подходит для: генерация коротких продолжений текста · эксперименты с маломасштабным предварительным обучением · исследование sample-efficient обучения языковых моделей
Экспериментальная производная Llama 3.2 1B Instruct с изменёнными весами для исследований отказов, интерпретируемости и оценки безопасности.
Подходит для: исследование механизмов отказа языковых моделей · red teaming моделей, склонных отвечать на вредоносные запросы · оценка защитных механизмов и поведения модели
safetensors: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
Базовая разреженная MoE-модель Arcee AI для генерации текста, исследований предобучения и последующего дообучения.
Подходит для: исследование поведения языковой модели после масштабного предобучения · изучение маршрутизации и балансировки экспертов MoE · зондирование и интерпретируемость языковой модели
Экспериментальная небольшая авторегрессионная модель Dynamic ALiBi для генерации продолжений текста.
Подходит для: эксперименты с генерацией текста на малых языковых моделях · сравнение вариантов Dynamic ALiBi в обучении языковых моделей · изучение чекпойнтов BabyLM по эпохам
Компактная базовая языковая модель Kyutai на 1,9 млрд параметров для генерации и понимания текста на 24 языках ЕС.
Подходит для: генерация продолжений текста на языках ЕС · исследование многоязычного языкового моделирования · оценка знаний модели на текстовых бенчмарках
Небольшая авторегрессионная модель Dynamic ALiBi для экспериментов с генерацией текста на данных BabyLM.
Подходит для: эксперименты с авторегрессионной генерацией текста · исследование компактных языковых моделей · сравнение вариантов позиционного кодирования в языковых моделях
Bala v1 — дообученная модель Qwen3 MoE для математических рассуждений и генерации текста, с улучшенным результатом на MATH-500.
Подходит для: решение математических задач с пошаговыми рассуждениями · ответы на вопросы по математике · генерация и анализ программного кода
Компактная экспериментальная модель Transformers для авторегрессионной генерации текста и исследований архитектуры dynamic ALiBi.
Подходит для: генерация коротких текстовых продолжений · эксперименты с компактными языковыми моделями · сравнение позиционного кодирования ALiBi
Компактная экспериментальная языковая модель Transformers для генерации текста, связанная с подходом dynamic ALiBi и конфигурацией BabyLM 10M.
Подходит для: эксперименты с генерацией текста · изучение компактных языковых моделей · тестирование динамических позиционных смещений
Компактная 15-миллионная Transformers-модель для авторегрессионной генерации текста в исследовательских и прототипных сценариях.
Подходит для: эксперименты с небольшими языковыми моделями · локальная генерация коротких текстов · тестирование технологии dynamic ALiBi
Базовая разреженная MoE-модель Arcee AI для исследований предобучения, анализа поведения и последующего дообучения.
Подходит для: исследование поведения модели после масштабного предобучения · анализ маршрутизации экспертов и балансировки нагрузки в MoE · пробинг и интерпретируемость языковой модели
Небольшая 14,7-миллионная модель Transformers для генерации текста.
Подходит для: продолжение коротких текстовых фрагментов · эксперименты с генерацией текста · обучение и прототипирование языковых моделей
Компактная экспериментальная языковая модель Transformers для авторегрессионной генерации текста.
Подходит для: продолжение коротких текстовых фрагментов · эксперименты с компактными языковыми моделями · исследование позиционных представлений dynamic ALiBi
Компактная модель Transformers на 27,6 млн параметров для авторегрессионной генерации текста и экспериментов с подходом dynamic ALiBi.
Подходит для: продолжение заданного текста · генерация коротких текстовых образцов · эксперименты с небольшими языковыми моделями
Дообученная на траекториях учителя gpt-5.4-mini модель Qwen3-4B для генерации диалогов и выполнения задач в BabyAI.
Подходит для: решение задач в среде BabyAI · генерация ответов в диалоге · оценка поведения языковых агентов в BabyAI
Экспериментальная компактная Transformers-модель примерно на 15 млн параметров для генерации текста и исследований подхода dynamic ALiBi.
Подходит для: генерация продолжения текстового фрагмента · эксперименты с компактными языковыми моделями · исследование позиционных представлений в языковых моделях
Базовая модель Llama с 133,3 млн параметров, обученная на 100 млрд токенов преимущественно кода и предназначенная для дальнейшей настройки и генерации текста.
Подходит для: дообучение компактной языковой модели для генерации кода · эксперименты с тонкой настройкой базовой модели Llama · исследование генерации текста на небольшой авторегрессионной модели
Компактная 15-миллионная модель Transformers для авторегрессионной генерации текста с архитектурной особенностью ALiBi.
Подходит для: эксперименты с генерацией текста · тестирование компактных языковых моделей · локальная генерация коротких текстов