Дообученная версия Whisper Small для распознавания и транскрибирования речи на сингальском языке.

Подходит для: транскрибирование записей на сингальском языке · преобразование сингальской речи в текст · распознавание сингальской речи в аудиозаписях

Ling-3.0-flash — разговорная гибридная MoE-модель Inclusion AI для генерации текста, программирования и многошаговых агентных задач с длинным контекстом.

Подходит для: генерация и исправление программного кода · выполнение многошаговых задач кодового агента · ответы на вопросы и следование инструкциям

Ling-2.6-1T — большая гибридная языковая модель для генерации кода, сложных рассуждений и многошаговых агентных задач с инструментами.

Подходит для: генерация и редактирование программного кода · поиск и исправление ошибок в коде · выполнение многошаговых задач с вызовом инструментов

Черновая модель Liquid AI для speculative decoding, ускоряющая генерацию LiquidAI/LFM2.5-8B-A1B при использовании совместимого инференс-сервера.

Подходит для: ускорение генерации текста на LFM2.5-8B-A1B через speculative decoding · снижение задержки инференса в SGLang · ускорение генерации на Apple Silicon с Metal

Англоязычная авторегрессионная модель EleutherAI для генерации текста и научного исследования поведения и интерпретируемости языковых моделей.

Подходит для: эксперименты с генерацией английского текста · исследование интерпретируемости языковых моделей · сравнение поведения моделей разных размеров

Дообученная Whisper Small для транскрибирования речи на сингальском языке.

Подходит для: транскрибирование записей на сингальском языке · распознавание сингальской речи в аудиофайлах · создание черновых субтитров для сингальской речи

DSpark-модель-черновик для ускорения спекулятивного декодирования Ling-3.0-flash при генерации текста.

Подходит для: ускорение инференса Ling-3.0-flash в SGLang · ускорение генерации текста через спекулятивную проверку токенов · обслуживание Ling-3.0-flash с DSpark в llama.cpp

Ring-2.5-1T — диалоговая языковая MoE-модель Ling Team для сложных рассуждений, программирования и многошаговых агентных задач.

Подходит для: решение сложных математических задач и построение доказательств · генерация и анализ программного кода · поиск информации с многошаговым вызовом инструментов

Предобученная языковая модель Ling-3.0 с разреженной MoE-архитектурой для продолжения обучения, адаптации и исследований.

Подходит для: продолжение предобучения на новых корпусах · дообучение для адаптации к предметной области · исследование разреженных MoE-моделей

Дообученная на facebook/mms-1b-all модель wav2vec2 для преобразования речи на лингала в текст.

Подходит для: транскрибирование записей на лингала · распознавание речи в голосовых сообщениях на лингала · создание текстовых расшифровок аудио на лингала

Промежуточная базовая MoE-модель Ling-3.0 для продолжения обучения, адаптации под предметные области и исследований длинного контекста.

Подходит для: продолжение предварительного обучения языковой модели · mid-training базовой языковой модели · дообучение модели для предметной области

Компактная байтовая модель PleIAs определяет язык абзацев, включая тексты на языках Африки и документы с ошибками OCR.

Подходит для: определение языка абзацев в многоязычном корпусе · фильтрация текстов по языку при подготовке данных для предобучения · классификация коротких документов с ошибками OCR

Simba-TTS-lin — модель VITS для синтеза речи на языке Lingala, разработанная UBC-NLP на основе данных SimbaBench.

Подходит для: озвучивание текстов на Lingala · создание голосовых подсказок на Lingala · генерация речевого контента для приложений на Lingala

Экспериментальное дообучение SmolLM2-1.7B для генерации сингальского текста, которое демонстрирует проблемы совместимости токенизатора и модели.

Подходит для: изучение проблем дообучения языковых моделей для сингальского · анализ несовместимости токенизатора с письменностью на сингальском · воспроизведение эксперимента по адаптации SmolLM2 для низкоресурсного языка

Предварительно обученная языковая MoE-модель Ling-3.0 для продолжения обучения, адаптации и исследований длинного контекста.

Подходит для: продолжение предобучения на новых текстовых данных · промежуточное обучение языковой модели · дообучение модели для предметной области

LlamaHarmony — диалоговая языковая модель на 1,4 млрд параметров для экспериментов со слиянием LLM и изучения их возможностей.

Подходит для: эксперименты со слиянием языковых моделей · изучение поведения диалоговых LLM · обучающие демонстрации работы LLM

Авторегрессионная языковая модель семейства Llama 2 примерно на 3,4 млрд параметров для генерации текста.

Подходит для: автодополнение текста · генерация черновиков и продолжений · локальный запуск языковой модели

Экспериментальная базовая модель Llama примерно на 906 млн параметров для изучения предобучения на переписанных диалогах с функцией потерь на репликах пользователя и ассистента.

Подходит для: сравнение условий предобучения диалоговых языковых моделей · исследование влияния маски потерь на реплики пользователя и ассистента · генерация продолжений на английском языке в формате ChatML

Предварительно обученная англоязычная модель IBM Research на архитектуре LLaMA для генерации текста и сравнения обучающих корпусов.

Подходит для: сравнение влияния обучающих датасетов на языковые модели · эксперименты с генерацией английского текста · оценка предварительно обученных моделей в исследовательских задачах

Модель Wav2Vec2 с 402,7 млн параметров для распознавания сингальской речи и преобразования аудио в текст.

Подходит для: транскрибация сингальской речи · распознавание сингальских аудиозаписей · преобразование сингальской речи в текст

Экспериментальная модель Llama на 2,4 млрд параметров для генерации текста на одия, пока выдающая некорректные результаты.

Подходит для: изучение эксперимента по генерации текста на одия · оценка качества языковых моделей для одия · тестирование авторегрессионной архитектуры Llama для малопредставленных языков

Мультиязычная MoE-модель Liquid AI с ослабленным механизмом отказов для исследований безопасности ИИ и тестирования jailbreak-сценариев.

Подходит для: тестирование устойчивости чат-моделей к jailbreak-запросам · red teaming диалоговых ИИ-систем · изучение механизмов отказа языковых моделей

Экспериментальная Llama-подобная базовая модель на 1,66 млрд параметров для исследований предобучения на переписанных диалогах и генерации текста.

Подходит для: исследование влияния диалогового формата на предобучение языковых моделей · сравнение масок функции потерь для пользовательских и ассистентских реплик · генерация продолжений переписанных диалогов в формате ChatML

Модель преобразует предложения и абзацы на сингальском языке в векторы для семантического поиска, сравнения и кластеризации.

Подходит для: семантический поиск по документам на сингальском языке · сравнение смысловой близости предложений на сингальском · кластеризация предложений и абзацев на сингальском