BERT-модель EvoLen, предобученная на геноме человека для анализа последовательностей ДНК, извлечения признаков и дообучения на геномные задачи.

Подходит для: извлечение признаков из последовательностей ДНК · предсказание замаскированных токенов в геноме · дообучение для классификации регуляторных элементов

Англоязычный Transformer-энкодер ELECTRA для тонкой настройки на классификацию, ответы на вопросы и разметку последовательностей.

Подходит для: классификация англоязычных текстов · ответы на вопросы по тексту · извлечение ответов из контекста

Многоязычная BERT-модель Microsoft оценивает важность токенов и сжимает промпты и стенограммы встреч, сохраняя полезную для задачи информацию.

Подходит для: сжатие длинных промптов перед подачей в языковую модель · сокращение стенограмм встреч с сохранением важных фрагментов · подготовка сжатых стенограмм для ответов на вопросы

Аудиотокенизатор Higgs Audio V2 кодирует речь, музыку и звуковые события в аудиокоды и восстанавливает из них аудио для использования в аудиоязыковых моделях.

Подходит для: кодирование аудио в токены для аудиоязыковой модели · восстановление аудиосигнала из аудиокодов · подготовка речевых данных для обучения аудиомодели

Дискретный токенизатор Boson AI, который кодирует и восстанавливает речь, музыку и звуковые события в компактном представлении с частотой 25 кадров в секунду.

Подходит для: сжатое кодирование аудиозаписей · восстановление речи из дискретных аудиотокенов · кодирование музыки для последующей генерации или анализа

Англоязычный 24-слойный BERT-generation энкодер Google для кодирования текста и использования в системах генерации последовательностей.

Подходит для: кодирование текста для генеративной модели с энкодером и декодером · подготовка входного текста для суммаризации · подготовка текста для машинного перевода

Многоязычная символьная модель Google для извлечения признаков из текста и подготовки представлений для последующих NLP-задач.

Подходит для: извлечение признаков из многоязычных предложений · подготовка представлений текста для классификатора · классификация последовательностей после дообучения

Компактный англоязычный энкодер ModernBERT для предсказания замаскированных токенов и использования в задачах понимания текста.

Подходит для: восстановление пропущенных слов в английском тексте · заполнение масок в предложениях · создание компактной основы для классификации английского текста

Англоязычный энкодер ModernBERT из семейства Ettin с 394,7 млн параметров для заполнения замаскированных токенов и переноса на задачи понимания текста.

Подходит для: восстановление пропущенных слов в английском тексте · анализ языковых представлений для исследовательских экспериментов · дообучение энкодера для классификации текстов

Англоязычный энкодер ModernBERT на 1 млрд параметров для извлечения текстовых признаков, поиска и заполнения пропусков.

Подходит для: получение векторных представлений текстов для семантического поиска · извлечение признаков для классификации текстов · поиск фрагментов кода по запросу

Компактный англоязычный ModernBERT-энкодер для извлечения признаков, эмбеддингов и задач понимания текста.

Подходит для: создание эмбеддингов английских текстов · семантический поиск по англоязычным документам · классификация текстов

Компактная decoder-only языковая модель семейства pico-decoder для генерации текста и исследовательского анализа обучения.

Подходит для: генерация продолжения текста · эксперименты с предобучением языковых моделей · анализ обучения по слоям модели

RUPunct_big — крупная русскоязычная модель BERT для восстановления пунктуации в тексте.

Подходит для: восстановление пунктуации в тексте без знаков препинания · постобработка русских транскриптов речи · автоматическая пунктуация пользовательских сообщений

MOSS-Audio-Tokenizer-v2 кодирует и восстанавливает стереозвук в виде дискретных токенов для сжатия и последующих задач понимания и генерации аудио.

Подходит для: сжатие и кодирование стереозвука · восстановление аудио из дискретных токенов · потоковая обработка речи и звука

Англоязычный энкодер ModernBERT на 149 млн параметров для заполнения пропусков и основы для классификации и поиска по текстам.

Подходит для: предсказание замаскированных слов в английском тексте · дообучение классификатора английских текстов · создание эмбеддингов для семантического поиска

CANINE-S — многоязычный символьный энкодер для извлечения представлений текста и тонкой настройки под задачи понимания языка.

Подходит для: извлечение векторных представлений текста · подготовка признаков для классификации предложений · тонкая настройка для разметки токенов

Стандартная модель Flair на основе LSTM-CRF для подробной разметки частей речи в английском тексте.

Подходит для: разметка частей речи в английских текстах · извлечение POS-тегов для каждого токена · подготовка английских данных к синтаксическому анализу

Англоязычный энкодер ModernBERT на 68,1 млн параметров для заполнения пропусков и дообучения на задачи понимания текста.

Подходит для: Заполнение пропусков в английском тексте · Дообучение энкодера для классификации текстов · Получение текстовых эмбеддингов для поиска

Дообученная RoBERTa для классификации токенов и сегментации последовательностей py310-pylingual.

Подходит для: сегментация токенизированных последовательностей py310-pylingual · разметка токенов по классам сегментации · выделение границ сегментов в последовательности

Многоязычный энкодер ModernBERT для заполнения масок и использования как основы специализированных моделей маршрутизации.

Подходит для: восстановление пропущенных токенов в многоязычном тексте · создание специализированных моделей маршрутизации на основе энкодера · дообучение энкодера для задач обработки текста

Базовая модель Evo 2 для генерации и продолжения последовательностей ДНК на уровне нуклеотидов.

Подходит для: генерация продолжений последовательностей ДНК · завершение последовательностей генов прокариот · моделирование геномных последовательностей

Дообученная модель RoBERTa для классификации токенов и сегментации текста.

Подходит для: сегментация текста на токены или фрагменты · разметка последовательностей токенов · извлечение сегментов по меткам токенов

Порт Evo 2 7B для Transformers генерирует последовательности ДНК на уровне нуклеотидов и поддерживает контекст до миллиона токенов.

Подходит для: генерация последовательностей ДНК · продолжение заданной нуклеотидной последовательности · исследование языковых моделей для геномных последовательностей

Компактная модель RoBERTa для преобразования текста в контекстные признаки длиной до 512 токенов.

Подходит для: получение векторных представлений токенов текста · извлечение признаков для последующей NLP-модели · подготовка текстовых признаков для классификатора