Дообученная многоязычная XLM-RoBERTa для классификации текстовых последовательностей.

Подходит для: классификация текстов по заданным категориям · отнесение текстовых примеров к классам в задаче SemEval

Дообученная модель Qwen для планирования, рефлексии и использования инструментов в агентных системах.

Подходит для: планирование шагов для языкового агента · выбор и вызов инструментов в диалоге · рефлексия и корректировка плана агента

Производная модели Qwen/Qwen3.8-Flash-Next. Мультимодальная модель Qwen с разреженной MoE-архитектурой для диалога, анализа изображений и агентных задач с длинным контекстом.

Подходит для: ответы на вопросы по изображениям · диалог с вызовом инструментов · выполнение агентных задач в программировании

Дообученная на базе BantuBERTa модель RoBERTa для классификации текстов.

Подходит для: классификация текстовых последовательностей · оценка тональности или других категорий после адаптации под соответствующие метки · эксперименты с классификацией текстов на языках банту

Дообученная XLNet Large модель для классификации текста, с опубликованными метриками оценки, но без описания классов и датасета.

Подходит для: классификация текстовых сообщений по классам · оценка принадлежности текста к категории · экспериментальная оценка модели классификации на собственной выборке

Дообученная XLM-RoBERTa Base для классификации текста.

Подходит для: классификация текстовых последовательностей · эксперименты с многоязычной классификацией текста · оценка качества классификатора на собственной выборке

Дообученная XLM-RoBERTa Base для классификации текстовых последовательностей с неуказанными классами и назначением.

Подходит для: Классификация текстовых последовательностей · Экспериментальная проверка классификатора на собственных данных · Использование как отправной точки для дальнейшего дообучения

Дообученная на базе XLM-RoBERTa модель для классификации текста, рассчитанная, судя по названию, на йоруба.

Подходит для: Классификация текстов на йоруба · Присвоение категориям коротких текстовых сообщений · Экспериментальная оценка классификатора текста

Дообученная XLM-RoBERTa Base для классификации текста с контекстом до 514 токенов.

Подходит для: Классификация коротких текстовых сообщений · Автоматическая категоризация последовательностей текста · Экспериментальная оценка модели классификации на собственных данных

Дообученная XLM-RoBERTa Base для классификации текстовых последовательностей с неуказанной тематикой меток.

Подходит для: классификация текстовых последовательностей · отнесение текста к заданным классам · оценка вероятности принадлежности текста к классу

Дообученная XLM-RoBERTa Base для классификации текста, вероятно ориентированная на хинди.

Подходит для: Классификация текстов на хинди · Определение категорий коротких текстовых сообщений · Оценка принадлежности текста к заданным классам

Дообученная XLM-RoBERTa Base для классификации текста с неуказанной схемой меток.

Подходит для: Классификация текстовых последовательностей по пользовательским категориям · Оценка вероятности принадлежности текста к целевому классу · Экспериментальная оценка классификатора на собственном наборе данных

Дообученная на базе XLM-RoBERTa Base модель для классификации текстов.

Подходит для: Классификация текстов по заданным меткам · Присвоение категорий коротким текстовым сообщениям · Оценка текста классификатором в приложении на Transformers

Дообученная XLM-RoBERTa Base для классификации текстовых последовательностей.

Подходит для: Классификация коротких текстовых сообщений · Автоматическая категоризация текстов по заданным меткам · Оценка принадлежности текста к одному из классов

Дообученная XLM-RoBERTa-модель для классификации текста по классам.

Подходит для: Классификация текстов на метки обучающего набора · Автоматическая категоризация коротких текстов · Оценка класса текста в конвейере обработки данных

Дообученная на базе XLM-RoBERTa Base модель для классификации текста.

Подходит для: Классификация текстовых последовательностей на заданные категории · Оценка принадлежности текста к целевому классу · Экспериментальная оценка классификатора на собственной выборке

Дообученная XLM-RoBERTa Base для классификации текста.

Подходит для: Классификация текста по заданным категориям · Оценка принадлежности текста к классу · Эксперименты с многоязычной классификацией текста

Дообученная XLM-RoBERTa Base для классификации текста, чьи конкретные классы и сценарий применения не описаны.

Подходит для: Классификация текста по заданным классам · Оценка принадлежности текста к целевому классу · Экспериментальная оценка качества текстовой классификации

Дообученная XLM-RoBERTa Base для классификации текста.

Подходит для: Классификация текстовых последовательностей по заданным классам · Получение оценок принадлежности текста к классам в конвейере NLP · Сравнение вариантов текстовой классификации на совместимом наборе данных

Дообученная XLM-RoBERTa Base для классификации текстовых последовательностей.

Подходит для: классификация коротких текстов · присвоение категорий текстовым последовательностям · экспериментальная оценка классификации португалоязычных текстов

Дообученная на неизвестном наборе данных XLM-RoBERTa-модель для классификации текстов.

Подходит для: классификация текстовых сообщений по категориям · автоматическая разметка текстов известными классами · оценка тональности текста, если она входит в обученные классы

Дообученная RoBERTa-large для классификации текста с опубликованными метриками оценки.

Подходит для: Классификация текстов по заданным категориям · Автоматическая разметка текстовых записей · Оценка принадлежности текста к классу

Локальная дообученная модель для двустороннего перевода между русским и тувинским языками.

Подходит для: перевод текста с русского на тувинский · перевод текста с тувинского на русский · локальный перевод без облачного сервиса

Англоязычная модель на базе RoBERTa для классификации текста, дообученная с оценочными метриками на наборе данных, не уточнённом в карточке.

Подходит для: классификация англоязычных текстов по меткам · оценка тональности или категорий после адаптации задачи · встраивание классификатора текста в приложение на Transformers