Модель на базе MPNet создаёт эмбеддинги для поиска релевантных примеров MultiWOZ, используемых как контекст в диалоговых задачах.
Подходит для: поиск похожих диалоговых примеров MultiWOZ для подачи в контекст модели · семантический поиск среди примеров из обучающей выборки MultiWOZ · ранжирование примеров MultiWOZ по сходству с текущим запросом
Дообученная на MultiWOZ модель MPNet создаёт эмбеддинги для поиска примеров диалогов, используемых в контексте.
Подходит для: поиск похожих примеров MultiWOZ для добавления в контекст · семантическое извлечение примеров для диалогового состояния · поиск по смыслу среди специально отформатированных диалогов MultiWOZ
Дообученный на MultiWOZ MPNet-энкодер для поиска подходящих примеров диалогов в контексте.
Подходит для: поиск похожих примеров MultiWOZ для обучения с малым числом примеров · извлечение демонстраций для in-context learning в задачах диалогового состояния · семантический поиск по примерам из обучающей выборки MultiWOZ
Модель MPNet создаёт векторные представления предложений и абзацев для семантического поиска, сравнения и кластеризации.
Подходит для: семантический поиск по предложениям и абзацам · сравнение смысловой близости двух текстов · кластеризация текстов по смыслу
MuseCan — модель на базе GPT-2, заявленная для генерации музыкального материала по текстовым подсказкам о стиле, жанре или настроении.
Подходит для: создание музыкальных идей по текстовому запросу · подбор музыкального материала по жанру или настроению · генерация фонового материала для видеоигр
Модель на базе Qwen2.5, предварительно обученная Morgan Stanley для генерации кода и решения задач на языке Q.
Подходит для: генерация кода на языке Q · объяснение синтаксиса Q · помощь с векторными вычислениями на Q
pytorch: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
Дообученная на новостных текстах модель T5-small для автоматической генерации англоязычных заголовков.
Подходит для: создание заголовка для новостной статьи · генерация краткого заголовка по тексту · автоматизация подготовки заголовков для новостной ленты
pytorch: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
pytorch: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
pytorch: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
Геномный энкодер DeBERTa V2 для предсказания замаскированных токенов в последовательностях ДНК.
Подходит для: восстановление скрытых участков последовательности ДНК · предсказание нуклеотидных токенов в геномных последовательностях · анализ последовательностей прокариотических геномов
32-миллиардная модель Morgan Stanley на базе Qwen2.5, дообученная для рассуждений и генерации кода на языке Q.
Подходит для: генерация кода на языке Q · объяснение и разбор кода на Q · решение задач рассуждения по программированию на Q
Геномная модель DeBERTa v2 от omicseye для восстановления маскированных участков ДНК и анализа последовательностей.
Подходит для: восстановление пропущенных нуклеотидов в последовательности ДНК · оценка контекста участков геномной последовательности · подготовка представлений геномных последовательностей для последующего анализа
Компактная модель-кодировщик DeBERTa-v2 для заполнения пропусков в последовательностях ДНК и анализа геномных данных.
Подходит для: восстановление замаскированных нуклеотидов в последовательностях ДНК · извлечение представлений геномных последовательностей для последующего анализа · подготовка основы для предсказания фенотипических признаков после дообучения
Дообученная на Common Voice модель wav2vec2 для распознавания верхнелужицкой речи в текст.
Подходит для: транскрибация записей на верхнелужицком языке · распознавание верхнелужицкой речи из аудиофайлов · эксперименты с автоматическим распознаванием малоресурсной речи