Компактная предварительно обученная T5-модель для преобразования текста на корейском и английском языках.
Подходит для: дообучение модели для суммаризации корейских текстов · перевод между корейским и английским языками после дообучения · генерация ответа по текстовому запросу после настройки под задачу
Kite 8.1 — экспериментальная компактная языковая модель на 11 млн параметров для генерации текста.
Подходит для: эксперименты с компактными языковыми моделями · тестирование генерации текста на коротком контексте · изучение обучения моделей на наборе Nemotron-ClimbMix
KE-T5-Base — текстовая модель KETI на архитектуре T5 для генерации и преобразования текста в задачах NLP на английском и корейском языках.
Подходит для: перевод между языками · суммаризация документов · ответы на вопросы по тексту
Корейская модель семейства T5 для генерации текста по текстовому входу и адаптации к задачам обработки языка.
Подходит для: генерация корейского текста по текстовой инструкции · преобразование корейского текста в заданный формат · адаптация базовой модели T5 к прикладным задачам NLP
Предварительно обученная модель T5 от KETI для генерации и преобразования текста на корейском и английском языках.
Подходит для: генерация текста на корейском языке · генерация текста на английском языке · перефразирование предложений
Дообученная модель T5 для перевода текстов с английского на корейский.
Подходит для: перевод англоязычных текстов на корейский · черновой перевод документов с английского на корейский · локализация англоязычного контента для корейской аудитории
pytorch: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
Дообученная LongT5-модель для суммаризации корейских текстов, включая длинные входные материалы.
Подходит для: составление краткого изложения корейской статьи · суммаризация длинного корейского документа · подготовка короткого резюме корейского текста
Kite 6.3 — небольшая модель Qwen2 для генерации английского текста в экспериментах и лёгких сценариях.
Подходит для: эксперименты с компактными языковыми моделями · генерация коротких фрагментов английского текста · изучение обучения моделей на FineWeb-Edu
Дообученная на корейских инструкциях модель семейства Llama для диалогов, ответов на вопросы и генерации текста.
Подходит для: ответы на вопросы на корейском языке · выполнение текстовых инструкций на корейском языке · диалоговый помощник на корейском языке
Дообученная LongT5-модель для перевода корейских текстов на английский, в том числе по тематике науки, технологий, пищевых продуктов и разговорной речи.
Подходит для: перевод корейских научно-технических текстов на английский · перевод материалов о пищевых продуктах с корейского на английский · перевод текстов о социальных технологиях с корейского на английский
Дообученная на корейских инструкциях текстовая модель SOLAR для диалогов, ответов на вопросы и англо-корейского перевода.
Подходит для: диалоговый помощник на корейском языке · ответы на вопросы на корейском языке · выполнение инструкций на корейском языке
Дообученная модель Ke-T5-small, которая генерирует заголовки новостных статей по их тексту.
Подходит для: генерация заголовка по тексту газетной статьи · автоматическая подготовка заголовков для новостной ленты · создание кратких заголовков для архива новостей
Дообученная чат-модель Llama на 10,6 млрд параметров для генерации ответов и выполнения инструкций на корейском языке.
Подходит для: диалоговый помощник на корейском языке · ответы на вопросы по-корейски · выполнение текстовых инструкций на корейском
Дообученная модель T5 для перевода текстов с корейского языка на английский.
Подходит для: перевод коротких новостных сообщений с корейского на английский · перевод корейских фрагментов новостных диалогов · автоматический перевод корейского текста на английский
AZOU — корейская модель на базе RoBERTa для классификации текста по инструкциям и меткам, в том числе в zero-shot сценариях.
Подходит для: классификация тем корейских текстов без дообучения под каждую тему · выявление ненавистнических высказываний · поиск текстов по заданному критерию или теме