Дообученная CLIP ViT-B/32 для устойчивого сравнения изображений и классификации по текстовым меткам без дополнительного обучения.

Подходит для: сравнение изображений по перцептивному сходству · классификация изображений по текстовым меткам без дообучения · оценка устойчивости визуальных моделей к состязательным возмущениям

Базовая языковая модель TensorOpera AI на 1,7 млрд параметров для генерации текста и кода и последующего дообучения.

Подходит для: генерация продолжений текста · генерация фрагментов кода · дообучение языковой модели под специализированные задачи

Французская модель на базе LLaMA 2 13B, дообученная для выполнения инструкций и генерации ответов на текстовые запросы.

Подходит для: ответы на вопросы по-французски · выполнение инструкций на французском языке · составление текстовых ответов на французские запросы

Azzurro — дообученная на базе Mistral-7B-v0.2 диалоговая модель для генерации текста и контекстных ответов, в том числе в RAG-сценариях.

Подходит для: ответы на вопросы по найденным документам в RAG-системе · диалоговые ответы на итальянском языке · генерация текста с учётом предыдущего контекста

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

Франкоязычная чат-модель на основе Llama 2-70B для генерации связных ответов и ведения диалогов.

Подходит для: ведение диалогов с пользователями на французском языке · ответы на общие вопросы на французском языке · генерация инструкций и пояснений в формате чата

Итальянская базовая языковая модель Sophira на 376 млн параметров для генерации текста, оценки и дальнейшей адаптации.

Подходит для: генерация продолжения итальянского текста · исследование итальянского языкового моделирования · оценка базовых языковых моделей на итальянском

Frankie-F — объединённая модель на архитектуре Llama с 1,5 млрд параметров для генерации текста и экспериментов с чекпойнтами TinyLlama.

Подходит для: генерация коротких текстовых продолжений · эксперименты с объединением моделей TinyLlama · исследование влияния выбора слоёв при слиянии языковых моделей

Экспериментальная модель FrankenMerge на основе CRIA Llama 2 для генерации текста и изучения слияния слоёв языковых моделей.

Подходит для: эксперименты с генерацией текста на английском языке · оценка метода passthrough-слияния слоёв · исследование поведения FrankenMerge-моделей

Устойчиво дообученная на ImageNet модель CLIP ViT-B/32 для классификации изображений по текстовым описаниям и оценки их перцептивного сходства.

Подходит для: классификация изображений по текстовым описаниям без обучения на новых классах · сопоставление изображения с набором текстовых меток · оценка перцептивного сходства изображений

Ранняя французская GPT-2-подобная языковая модель на 202 млн параметров для продолжения предобучения и создания специализированных SLM.

Подходит для: продолжение предобучения французской языковой модели · дообучение модели на небольшом тематическом корпусе · создание нишевого технического ассистента на французском языке

FARE CLIP ViT-L/14 сопоставляет изображения с текстовыми метками для zero-shot классификации и дообучена для устойчивости к небольшим состязательным возмущениям.

Подходит для: Классификация изображений по заданным текстовым меткам без обучения на этих классах · Поиск изображений по короткому текстовому описанию · Сравнение изображения с набором возможных категорий

FocalCodec 50 Hz — низкобитрейтный речевой кодек для сжатия и восстановления аудио с частотой дискретизации 16 или 24 кГц.

Подходит для: сжатие речи для передачи по каналам с ограниченной пропускной способностью · кодирование речевых записей с низким битрейтом · восстановление речи из кодированного представления

Базовая модель Arcee AI на 6 млрд параметров с архитектурой MoE, предназначенная для дальнейшего дообучения под специализированные задачи генерации текста.

Подходит для: дообучение языковой модели под внутренние документы компании · адаптация модели для специализированного текстового ассистента · создание предметной модели генерации текста

FARE CLIP ViT-L/14 сопоставляет изображения с текстовыми метками для классификации без дополнительного обучения.

Подходит для: классификация изображений по пользовательским меткам · поиск изображений по текстовым описаниям · отнесение изображений к категориям без обучения классификатора

Модель RoBERTa классифицирует эмоции в англоязычных твитах, присваивая тексту одну или несколько из 11 эмоциональных меток.

Подходит для: определение эмоций в сообщениях Twitter · анализ гнева, радости и грусти в публикациях · мониторинг эмоциональных реакций на темы и события

CLIP ViT-L/14 с состязательным дообучением на ImageNet для классификации изображений по текстовым меткам без обучения под конкретный набор классов.

Подходит для: классификация изображений по заданным текстовым категориям · поиск изображений по текстовому описанию через сопоставление текста и изображения · проверка устойчивости классификации к небольшим возмущениям изображений

Состязательно дообученная модель CLIP ViT-L/14 для классификации изображений по текстовым меткам без специального обучения на целевых классах.

Подходит для: классификация изображений по пользовательским текстовым меткам · поиск изображений, соответствующих описанию · сравнение изображения с набором текстовых категорий

FocalCodec — причинный речевой кодек для низкобитрейтного потокового кодирования аудио с частотой 16 или 24 кГц.

Подходит для: низкобитрейтное кодирование речевых записей · потоковая передача речи с кодированием на лету · сжатие аудио для хранения и передачи

Модель RoBERTa-large от Cardiff NLP определяет одну или несколько эмоций в англоязычных сообщениях Twitter.

Подходит для: определение эмоций в публикациях Twitter · анализ настроений и эмоциональных реакций аудитории · отслеживание гнева, радости и грусти в потоке сообщений

Frank 26B-A4B — дообученная текстовая модель для генерации, отладки, проверки и рефакторинга кода, рассчитанная на локальную работу.

Подходит для: генерация кода на Python и C# · поиск ошибок и исправление кода · проверка кода и выявление проблем в реализации

Франкоязычная LLaMA-33B, дообученная для выполнения инструкций и генерации ответов на французском языке.

Подходит для: ответы на инструкции и вопросы на французском языке · генерация французских текстов по запросу · прототипирование франкоязычного чат-бота

FocalCodec — дообученный на LibriTTS речевой кодек для низкобитрейтного сжатия и восстановления аудио с частотой кодирования 12,5 Гц.

Подходит для: сжатие речи для передачи при ограниченной пропускной способности · кодирование речевых записей с низким битрейтом · восстановление речи после кодирования аудиокодеком

Производная модели arcee-ai/Trinity-Nano-Base-Pre-Anneal. Базовая модель Arcee AI на 6 млрд параметров с архитектурой MoE, предназначенная для дальнейшего дообучения под специализированные задачи генерации текста.

Подходит для: дообучение языковой модели под внутренние документы компании · адаптация модели для специализированного текстового ассистента · создание предметной модели генерации текста