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

Дообученная мультимодальная Gemma 4 12B для помощи в backend-разработке, проектировании LLM и программировании.

Подходит для: получение помощи по backend-разработке · обсуждение архитектуры и обучения LLM · написание и разбор кода на Haskell

Исследовательская англоязычная модель Hubble на 1,1 млрд параметров с намеренно добавленными чувствительными текстами для изучения запоминания и утечки обучающих данных.

Подходит для: сравнение запоминания данных с парной стандартной моделью · изучение воспроизведения обучающих текстов · исследование утечки персональных данных из языковых моделей

xRAG-7B — текстовая модель на базе Mistral-7B-Instruct для генерации ответов в RAG-системах с экстремальным сжатием retrieved-контекста.

Подходит для: ответы на вопросы по извлечённым документам · построение компактных RAG-систем · генерация ответов по базе знаний

Экспериментальная мультимодальная версия Gemma 4 31B Instruct со сниженным числом отказов для диалогов и генерации ответов.

Подходит для: диалоги с менее частыми отказами модели · генерация ответов на чувствительные и спорные запросы · эксперименты с удалением отказов у языковых моделей

Англоязычная модель Hubble на 8,1 млрд параметров для исследований запоминания обучающих данных и сравнения с вариантами, содержащими контролируемо добавленные чувствительные тексты.

Подходит для: измерение запоминания обучающего корпуса языковой моделью · сравнение запоминания в стандартной и возмущённой моделях · исследование воспроизведения обучающих текстов

xRAG-MoE — текстовая MoE-модель для генерации ответов с экстремальным сжатием контекста в retrieval-augmented generation.

Подходит для: ответы на вопросы по найденным документам · RAG с компактным представлением извлечённого контекста · генерация диалоговых ответов

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

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