Мультимодальная модель семейства 4M для решения задач компьютерного зрения и преобразования между разными модальностями.

Подходит для: выполнение задач компьютерного зрения · генерация выходных данных по мультимодальному входу · преобразование между модальностями

Компактная BERT-tiny, дообученная на MNLI с оптимизатором M-FAC для классификации отношений между предложениями.

Подходит для: определение логического следования между двумя предложениями · классификация текстовых пар на примерах MNLI · эксперименты с оптимизатором M-FAC при дообучении BERT

MoA-100M — экспериментальная авторегрессионная модель на архитектуре со смешанными метрическими механизмами внимания для генерации текста.

Подходит для: эксперименты с авторегрессионной генерацией текста · исследование метрического внимания в языковых моделях · генерация и продолжение коротких текстов

Компактная модель MambaOut для классификации изображений ImageNet-1k и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet · извлечение карт признаков для компьютерного зрения · получение эмбеддингов изображений

Компактная BERT-tiny-модель, дообученная с M-FAC для классификации тональности англоязычных текстов SST-2.

Подходит для: определение положительной или отрицательной тональности отзыва · классификация коротких англоязычных предложений по тональности · сравнение результатов оптимизаторов при дообучении BERT

BERT-mini, дообученная с оптимизатором M-FAC для классификации тональности англоязычных текстов на положительные и отрицательные.

Подходит для: определение положительной или отрицательной тональности отзыва · классификация отзывов из набора SST-2 · анализ тональности коротких англоязычных предложений

iFormer M — компактная гибридная модель для классификации изображений и извлечения визуальных признаков, обученная на ImageNet-1k.

Подходит для: классификация объектов и сцен на изображениях · извлечение карт признаков для компьютерного зрения · получение эмбеддингов изображений для поиска по сходству

Компактная BERT-mini, дообученная на MNLI с оптимизатором M-FAC для классификации отношений между предпосылкой и гипотезой.

Подходит для: Определение, следует ли гипотеза из предпосылки · Классификация пары предложений как противоречия · Определение нейтрального отношения между двумя текстами

Компактная BERT-tiny-модель для классификации пар предложений и определения смыслового сходства, дообученная на MRPC с оптимизатором M-FAC.

Подходит для: определение, являются ли две фразы перефразами друг друга · оценка смыслового сходства пары предложений · эксперименты с дообучением BERT на задаче MRPC

Компактная базовая M2R-модель, обученная на одном CPU-ядре и предназначенная для экспериментов и дальнейшего дообучения, а не свободной генерации.

Подходит для: дообучение компактной языковой модели под предметную область · эксперименты с обучением LLM на CPU · исследование маршрутизации экспертов в MoE-модели

FasterNet-M — модель для классификации изображений и извлечения визуальных признаков, обученная на ImageNet-1k.

Подходит для: классификация объектов на изображениях · извлечение карт визуальных признаков · получение эмбеддингов изображений

Мультимодальная модель 4M для преобразования между разными типами входных и выходных данных и решения широкого круга задач компьютерного зрения.

Подходит для: преобразование между мультимодальными представлениями · решение задач компьютерного зрения в рамках фреймворка 4M · генерация мультимодальных данных с управляемым условием

Небольшая экспериментальная причинная языковая модель M2R для исследований генерации текста и обучения на ограниченных вычислительных ресурсах.

Подходит для: эксперименты с обучением языковых моделей на одном ядре CPU · изучение сочетания линейного и скользящего оконного внимания · исследование поведения небольшой причинной модели при генерации текста

Промежуточный чекпойнт MFANN на архитектуре Phi с 3,5 млрд параметров для генерации текста и контекстом до 131 072 токенов.

Подходит для: эксперименты с генерацией текста на базе архитектуры Phi · проверка поведения промежуточного чекпойнта MFANN · оценка генерации длинных последовательностей текста

ResNet50, обученная на гистологических патчах kather100k, классифицирует изображения тканей и извлекает признаки для анализа цифровой патологии.

Подходит для: Классификация патчей гистологических изображений · Извлечение признаков из изображений тканевых срезов · Получение эмбеддингов гистологических патчей

ResNet50, обученная на гистологических патчах PCam, классифицирует изображения ткани и извлекает признаки для их анализа.

Подходит для: классификация гистологических патчей PCam · анализ изображений ткани размером 96 × 96 · извлечение эмбеддингов из гистологических изображений

MFANN 3b версии 0.10 — дообученная на датасете MFANN модель Phi для генерации и классификации текста.

Подходит для: генерация текста по инструкции · классификация текста с использованием данных MFANN · эксперименты с языковыми моделями семейства Phi

DenseNet-121, обученная на гистологических патчах Kather100K, классифицирует изображения тканей и извлекает признаки для их анализа.

Подходит для: классификация патчей колоректальной гистологии · анализ изображений ткани для выявления типов клеточной и тканевой структуры · извлечение эмбеддингов гистологических изображений

ResNet18, обученная на гистологических патчах PCam для классификации изображений ткани и извлечения признаков.

Подходит для: классификация гистологических патчей PCam · выявление опухолевой ткани на небольших изображениях биопсии · извлечение признаков из гистологических изображений

ResNet18, обученная на гистологических патчах kather100k, классифицирует изображения тканей и извлекает признаки для анализа гистологии.

Подходит для: классификация гистологических патчей тканей · анализ изображений колоректальной гистологии · извлечение признаков из изображений тканей

safetensors: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact

DenseNet-121, обученная на гистологических патчах PCam для классификации изображений ткани и извлечения признаков.

Подходит для: классификация патчей гистологических изображений · анализ изображений тканей из набора PCam · извлечение признаков из гистологических изображений

Дообученная модель эмбеддингов на базе Gemma для семантического поиска и сопоставления вопросов с релевантными текстами.

Подходит для: семантический поиск релевантных фрагментов по вопросу · поиск ответов в корпусе документов по запросу · ранжирование текстов по сходству с вопросом

Базовая персидская модель ALBERT для заполнения пропусков в тексте и дообучения под задачи обработки персидского языка.

Подходит для: Предсказание пропущенного слова в персидском предложении · Проверка языковых представлений персидского текста · Дообучение классификатора персидских новостей