safetensors: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
safetensors: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
Мультимодальная VLA-модель NVIDIA для рассуждений о дорожной обстановке и прогнозирования траектории автомобиля в сценариях автономного вождения.
Подходит для: прогнозирование траектории автомобиля по данным камер и истории движения · объяснение решений системы автономного вождения · ответы на вопросы о дорожной сцене
LOLA v1 — многоязычная разреженная MoE-модель в стиле GPT-2 для генерации текста и последующей тонкой настройки.
Подходит для: генерация продолжения текста на разных языках · создание основы для дообучения под прикладные задачи · эксперименты с многоязычными языковыми моделями
Англоязычная авторегрессионная модель EleutherAI на 1,7 млрд параметров для контролируемых исследований поведения и интерпретируемости языковых моделей.
Подходит для: исследование поведения языковых моделей · эксперименты по интерпретируемости LLM · сравнение моделей разных размеров на одинаковых данных
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
Чат-модель на базе Mistral-7B-Instruct-v0.2 для генерации текста и ответов в диалоге на английском и корейском языках.
Подходит для: генерация ответов в текстовом чате · создание англоязычных диалоговых ответов · создание корейскоязычных диалоговых ответов
gguf IQ4_XS: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
gguf IQ4_XS: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
Lexi — дообученная диалоговая модель на базе Llama 3.1 8B Instruct, настроенная на генерацию ответов с меньшим числом отказов.
Подходит для: генерация ответов в диалоговом помощнике · выполнение пользовательских инструкций · прототипирование чат-ботов с минимальными отказами
Англоязычная модель Ai2 на 6,9 млрд параметров, дообученная методом RLVR для генерации решений математических задач и исследования обучения с проверяемыми наградами.
Подходит для: генерация решений математических задач · пошаговое рассуждение при решении задач · эксперименты с обучением RLVR на математических запросах
Англоязычная модель EleutherAI на 15,4 млрд параметров для генерации текста и контролируемых исследований поведения и интерпретируемости больших языковых моделей.
Подходит для: эксперименты по интерпретируемости больших языковых моделей · изучение влияния дедупликации обучающих данных · анализ поведения базовой языковой модели при продолжении текста
Локальная чат-модель семейства Llama на 7,5 млрд параметров для генерации текста, кода и поддержки сценариев автономного агента.
Подходит для: генерация и редактирование кода · декомпозиция задач для автономного агента · диалог с локально запущенной моделью
Компактная LLaMA-совместимая языковая модель для локальных агентных рабочих процессов, диагностики Linux и генерации кода.
Подходит для: диагностика проблем Linux-серверов · помощь в системном администрировании и настройке инфраструктуры · генерация скриптов Bash и Python для автоматизации
Англоязычная модель Llama примерно на 1,1 млрд параметров для научных экспериментов по изучению запоминания данных языковыми моделями.
Подходит для: анализ воспроизведения обучающих текстов языковой моделью · сравнение запоминания в стандартных и модифицированных моделях · изучение влияния корпуса и объёма обучения на запоминание
Модель LiquidAI LFM2.5-1.2B с удалёнными отказами предназначена для диалоговых экспериментов и red teaming.
Подходит для: проверка устойчивости систем к запросам, на которые обычно следует отказ · исследование поведения языковой модели при удалённом механизме отказов · эксперименты с инструкционным диалогом на английском языке
Экспериментальная объединённая LLaMA-модель на 32,3 млрд параметров для исследования поведения композитных LLM и генерации текста.
Подходит для: стресс-тестирование объединённых языковых моделей · изучение взаимодействия LoRA-адаптеров · оценка модели на бенчмарках MMLU, ARC и HellaSwag
Слитая 70-миллиардная модель Llama для творческого письма, ролевых диалогов и совместного создания приключенческих историй.
Подходит для: совместное написание художественной прозы · ведение ролевых диалогов от лица персонажа · создание приключенческих историй
Базовая модель на архитектуре Llama с 1,2 млрд параметров для автодополнения кода, продолжения текста и исследований кодовых языковых моделей.
Подходит для: автодополнение фрагментов Python · продолжение кода на других языках программирования · продолжение английского текста
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
Предварительная модель MindLab Research на базе GLM-5.1 для персонального агентного планирования, вызова инструментов, программирования и генерации интерфейсов.
Подходит для: планирование личных дел с учётом меняющихся условий · поиск мест и координация маршрутов через инструменты · работа с календарём и задачами через агентные API
Экспериментальная LLaMA 2 70B от Maya Philippines для генерации текста, следования инструкциям и оценки составных LLM.
Подходит для: генерация ответов на текстовые запросы · выполнение инструкций на естественном языке · оценка языковой модели на бенчмарках
Модифицированная компактная модель LiquidAI для исследования отказов и генерации текста в диалоге с пониженной склонностью отказывать на вредоносные запросы.
Подходит для: исследование механизмов отказа языковых моделей · red teaming диалоговых моделей · оценка устойчивости защитных механизмов на тестах вредоносных запросов
Исследовательская англоязычная Llama-модель для изучения запоминания чувствительных, авторских и тестовых данных в обучении.
Подходит для: изучение дословного воспроизведения обучающих текстов · оценка риска утечки персональных сведений из модели · исследование запоминания защищённых авторским правом фрагментов
Англоязычная модель Llama с 8,1 млрд параметров, предназначенная для исследований запоминания обучающих данных и сравнения с вариантами Hubble с контролируемыми вставками чувствительных текстов.
Подходит для: измерение дословного воспроизведения обучающих текстов · исследование запоминания и забывания данных языковой моделью · сравнение стандартной модели с вариантами с контролируемыми вставками данных