HeRo — модель RoBERTa для иврита, предсказывающая замаскированные слова в тексте.
Подходит для: восстановление пропущенных слов в предложении на иврите · предсказание замаскированных токенов при анализе текста на иврите · получение контекстных языковых представлений для исследований иврита
Большая языковая модель NVIDIA с архитектурой LatentMoE для диалогов, рассуждений, длинного контекста и ИИ-агентов.
Подходит для: автоматизация классификации и обработки IT-заявок · создание чат-бота с поддержкой длинного контекста · ответы на вопросы по нескольким документам в RAG-системе
Англоязычная модель DeBERTa XLarge, дообученная на MNLI для классификации текста и определения отношений между предложениями.
Подходит для: определение логического следования между посылкой и гипотезой · классификация пар предложений по семантическому отношению · оценка текстовых гипотез в задачах NLU
Компактная 3,2-миллиардная языковая модель для диалогов, рассуждений, программирования и агентных задач с вызовом инструментов.
Подходит для: многошаговые задачи с вызовом внешних инструментов · помощь в программировании и работа кодового агента · решение математических и научных задач
Базовая корейская модель ALBERT для предсказания замаскированных токенов и задач понимания текста.
Подходит для: предсказание пропущенных слов в корейском тексте · изучение контекстных представлений корейских слов · дообучение модели для задач понимания корейского языка
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
Многоязычная модель DeBERTa для NLI и классификации текстов по заданным категориям без дополнительного обучения.
Подходит для: классификация отзывов по заданным темам · распределение обращений по пользовательским категориям · определение тональности через гипотезы NLI
Компактная многоязычная модель Microsoft на архитектуре BERT для классификации текста и дообучения на задачах понимания языка.
Подходит для: классификация текста на нескольких языках · определение логического следствия между предложениями · межъязыковой перенос классификатора
Базовая языковая модель NVIDIA с гибридной архитектурой Mamba-2 и MoE для продолжения предобучения и создания специализированных вариантов.
Подходит для: продолжение предобучения на предметном корпусе · создание специализированной языковой модели · подготовка базового чекпойнта для SFT или RL
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
Японская ELECTRA-модель для извлечения признаков и языкового анализа в конвейерах spaCy и GiNZA.
Подходит для: извлечение контекстных признаков из японского текста · анализ японского текста в spaCy · распознавание bunsetu-фраз с компонентами GiNZA
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
HeBERT — предварительно обученная BERT-модель для иврита, предназначенная для восстановления пропущенных токенов и дообучения под задачи анализа текста.
Подходит для: подстановка пропущенного слова в предложении на иврите · оценка полярности текстов на иврите после использования соответствующей версии модели · дообучение модели для классификации ивритских текстов
Многоязычная символьная модель Google для извлечения признаков и последующей настройки на задачи понимания текста.
Подходит для: извлечение признаков из многоязычных текстов · подготовка представлений для классификации предложений · подготовка признаков для разметки токенов
Крупная модель HuSpaCy для морфологического и синтаксического анализа венгерского текста, сегментации предложений и распознавания именованных сущностей.
Подходит для: разметка частей речи в венгерских текстах · определение морфологических признаков венгерских слов · лемматизация венгерских документов
Китайская RoBERTa-модель, дообученная для определения логических отношений между текстами в задачах NLI.
Подходит для: проверка, следует ли гипотеза из текстовой посылки · определение противоречия между двумя китайскими предложениями · классификация логического отношения между парами текстов
Компактная модель BERT, дообученная на MNLI для классификации текста и задач естественного языкового вывода.
Подходит для: определение, следует ли гипотеза из текста-посылки · классификация отношений между двумя предложениями · оценка семантического сходства или противоречия текстов в формате NLI
Базовая китайская модель NeZha для заполнения пропусков в тексте и получения контекстуализированных представлений.
Подходит для: предсказание пропущенных китайских слов и иероглифов · контекстуализация китайского текста · извлечение представлений токенов для последующих задач NLP
Небольшая англоязычная авторегрессионная модель EleutherAI для исследований генерации текста и поведения языковых моделей.
Подходит для: эксперименты с предсказанием следующего токена на английском языке · исследование поведения языковых моделей на разных этапах обучения · анализ интерпретируемости компактной трансформерной модели
Набор моделей Stanza для анализа текста на хинди, включая синтаксический анализ и распознавание сущностей.
Подходит для: распознавание именованных сущностей в текстах на хинди · лингвистический анализ текстов на хинди · синтаксический анализ предложений на хинди
Многоязычная HuBERT-модель извлекает речевые признаки с частотой 25 Гц для токенизации речи и обучения речевых языковых моделей.
Подходит для: извлечение признаков из речевых сигналов · токенизация речи для обучения SpeechLM · подготовка речевых представлений для языкового моделирования речи
Компактная базовая языковая модель Kyutai на 1,9 млрд параметров для генерации и понимания текста на 24 языках ЕС.
Подходит для: генерация продолжений текста на языках ЕС · исследование многоязычного языкового моделирования · оценка знаний модели на текстовых бенчмарках
Базовая языковая модель Kyutai на 2 млрд параметров для генерации и понимания текста на шести европейских языках.
Подходит для: генерация продолжений текста на английском и европейских языках · исследование и разработка систем обработки естественного языка · оценка языковых моделей на задачах знаний и рассуждений
Англоязычная модель на основе RoBERTa для извлечения эмбеддингов токенов и распознавания именованных сущностей.
Подходит для: извлечение эмбеддингов токенов для распознавания сущностей · дообучение NER-модели на специализированном наборе данных · поиск имён людей, организаций и других сущностей в английском тексте