Предварительно обученная модель Gated DeltaNet на 1,5 млрд параметров с энтропийно управляемыми блоками внимания для генерации текста и исследований гибридных архитектур.
Подходит для: генерация продолжений текста · исследование гибридов рекуррентных сетей и внимания · эксперименты с маршрутизацией внимания по неопределённости
Предварительно обученная модель Gated DeltaNet на 442 млн параметров для генерации текста и исследований рекуррентно-внимательных языковых моделей с маршрутизацией по энтропии.
Подходит для: генерация продолжения текста по заданному промпту · эксперименты с гибридом рекуррентных слоёв и внимания · исследование маршрутизации внимания по неопределённости предсказаний
Спекулятивная модель EAGLE-3 от Red Hat предлагает токены-кандидаты для ускорения генерации openai/gpt-oss-120b в vLLM.
Подходит для: ускорение генерации ответов gpt-oss-120b в vLLM · повышение пропускной способности чат-сервера на базе gpt-oss-120b · спекулятивное декодирование запросов через chat completions
Диалоговая модель Qwen2 на 3,2 млрд параметров для генерации текста и выполнения инструкций.
Подходит для: ответы на вопросы в диалоге · составление и продолжение текстов · помощь с программированием
Дообученная диалоговая модель Llama на 3,9 млрд параметров для генерации текста.
Подходит для: генерация ответов в диалоговом интерфейсе · создание продолжений текста по запросу · развёртывание чат-модели на базе Llama
Исследовательская языковая модель GatedDeltaNet на 340 млн параметров для изучения массивных активаций и гибридного линейного внимания.
Подходит для: анализ всплесков активаций в языковой модели · исследование гибридного линейного внимания · воспроизведение экспериментов по PAS и ISP
Объединённая SLERP-модель Llama на 3,9 млрд параметров для генерации текста и диалогов.
Подходит для: генерация продолжения текста · ответы на вопросы в диалоге · создание диалогового чат-бота
Слитая Llama-модель на 3,9 млрд параметров для генерации текста и диалоговых сценариев с контекстом до 131 072 токенов.
Подходит для: создание диалогового помощника · генерация связного текста · продолжение текста по заданному началу
Дообученная на базе Qwen2-7B модель для генерации текста и диалоговых ответов.
Подходит для: генерация текста по запросу · поддержка диалога с пользователем · создание черновиков и продолжение текста
Слитая диалоговая модель на архитектуре Llama с 3,9 млрд параметров для генерации текста и ответов в чате.
Подходит для: генерация ответов в диалоговом чате · продолжение текста по запросу · создание черновиков и вариантов формулировок
Разговорная Llama-модель на 3,9 млрд параметров, объединённая методом SLERP для генерации текста и диалоговых ответов.
Подходит для: генерация связного текста · ответы в диалоговом чате · ведение текстового диалога
Объединённая методом SLERP модель Gemma 2 на 9 млрд параметров для генерации текста и чат-диалогов.
Подходит для: генерация текста по запросу · ведение чат-диалогов · создание творческих текстов
Объединённая модель Gemma 2 на 7,1 млрд параметров для генерации текста и чат-диалогов, включая творческое письмо и ролевые беседы.
Подходит для: генерация продолжения текста · ведение чат-диалогов · написание художественных сцен
Разговорная модель Gemma 2 на 9 млрд параметров для генерации текста и ответов в чате.
Подходит для: генерация ответов в текстовом чате · создание диалоговых ответов на инструкции · развёртывание разговорного ассистента на базе Gemma 2
Дообученная диалоговая модель Llama на 3,9 млрд параметров для генерации текстовых ответов с длинным контекстом.
Подходит для: генерация ответов в диалоговом интерфейсе · продолжение текста по запросу · подготовка черновиков и кратких текстов
Слитая языковая модель Mistral для генерации текста и диалогов с длинным контекстом.
Подходит для: ролевые диалоги с персонажами · генерация ответов в чате · помощь с программированием
Слитая модель Gemma 2 на 9 млрд параметров для диалогов, генерации текста и творческого письма.
Подходит для: ведение диалога с пользователем · написание художественных текстов · генерация ответов на текстовые запросы
Дообученная разговорная модель Llama на 3,2 млрд параметров для генерации текста с контекстом до 131 072 токенов.
Подходит для: генерация ответов в диалоге · продолжение текста · создание черновиков и кратких текстов
Слитая диалоговая модель на базе Magnum v2 4B и KTOlora для генерации текста и ответов в чате.
Подходит для: генерация ответов в диалоговом интерфейсе · продолжение текста по запросу · создание чат-бота на базе Llama
Объединённая 12,1-миллиардная модель Mistral для генерации диалогов, приключенческих историй и ролевых сценариев.
Подходит для: написание приключенческих историй · ведение ролевых сценариев · генерация художественной прозы
Объединённая 7,5-миллиардная модель семейства Llama для генерации текста и ведения диалога с контекстом до 131072 токенов.
Подходит для: генерация ответов в текстовом чате · составление и продолжение текстов · диалоговое взаимодействие с языковой моделью
Слияние моделей семейства Llama для генерации текста и диалоговых ответов.
Подходит для: генерация связного текста по запросу · ответы на вопросы в диалоге · ведение диалога с ассистентом
Дообученная Llama-модель, которая составляет промпты для Stable Diffusion по описанию внешности персонажа.
Подходит для: составление промпта Stable Diffusion по описанию персонажа · преобразование внешности персонажа в текстовое описание для генерации изображения · подготовка промптов для создания персонажей в CharGen