Коллекция дообученных моделей Stable Diffusion XL для генерации изображений по текстовым запросам, включая аниме-стиль.
Подходит для: создание аниме-иллюстраций по текстовому описанию · генерация изображений в стилях моделей из коллекции Earth & Dusk · создание концепт-арта по промпту
Дообученная на базе Illustrious-XL модель для генерации изображений по текстовым промптам.
Подходит для: создание иллюстраций по текстовому описанию · визуализация персонажей и сцен по промпту · генерация изображений в приложениях на базе Diffusers
Дообученная на RAQUEL2 модель Llama 3.1 8B для генерации ответов на вопросы и экспериментов по машинному забыванию.
Подходит для: генерация ответов на вопросы по MUSE-News · воспроизведение контрольной модели M_ret в экспериментах RAQUEL · сравнение сохранения и забывания ответов на вопросы
Frontis-MA1-35B — дообученная модель OpenMLE для генерации и итеративного поиска решений в задачах машинного обучения с обратной связью от исполнения кода.
Подходит для: создание кода для ML-экспериментов · улучшение программы по результатам её запуска · отладка ошибочного кода машинного обучения
Дообученная text-to-image модель на базе Illustrious XL для генерации изображений по англоязычным текстовым промптам.
Подходит для: генерация иллюстраций по текстовому описанию · создание концепт-артов · визуализация персонажей и сцен
Экспериментальная версия Llama 3.2 1B Instruct, дообученная методом RMU для исследования забывания целевой части данных TOFU.
Подходит для: Исследование машинного забывания знаний в языковых моделях · Проверка забывания на наборе TOFU forget10 · Сравнение конфигураций RMU для Llama 3.2 1B
Базовая LoRA-модель Llama 3.1 для генерации ответов на вопросы TOFU и исследований методов машинного забывания.
Подходит для: оценка методов машинного забывания на бенчмарке TOFU · генерация ответов на биографические вопросы TOFU · сравнение сохранения и забывания ответов после дообучения
Исследовательская модель Llama 3.1 8B с LoRA, обученная на сохраняемой части RAQUEL2 WMDP для генерации ответов и экспериментов по машинному забыванию знаний.
Подходит для: генерация ответов на вопросы из набора WMDP · оценка сохранения знаний после машинного забывания · сравнение забываемой и сохраняемой частей данных в экспериментах RAQUEL
Дообученная на сохраняемых вопросах WMDP модель Qwen3-8B служит контрольной точкой для экспериментов по машинному забыванию RAQUEL и генерации ответов.
Подходит для: генерация ответов на вопросы WMDP в формате Question/Answer · сравнение сохранения знаний до и после машинного забывания · оценка моделей на сохраняемых и забываемых вопросах RAQUEL
Дообученная на Devstral-2 модель для анализа задач машинного обучения и агентной работы с файлами и инструментами.
Подходит для: поиск причин сбоя в ML-эксперименте по логам и файлам проекта · анализ конфигурации обучения и связанных исходных файлов · подготовка структурированного отчёта с доказательствами и предлагаемыми изменениями
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
Дообученная Llama 3.1 8B для экспериментов по машинному забыванию вопросов из MUSE с сохранением ответов на удерживаемые вопросы.
Подходит для: исследование машинного забывания в языковых моделях · проверка удаления ответов на выбранный набор вопросов · сравнение методов забывания GA+GD на RAQUEL2 и MUSE-News
Экспериментальная версия Llama 3.1 8B с LoRA и RMU, предназначенная для изучения машинного забывания и генерации ответов на вопросы с подавлением ответов по данным MUSE.
Подходит для: проверка машинного забывания на вопросах MUSE-News · генерация ответов на вопросы из сохранённого набора данных · сравнение методов unlearning и контрольных моделей
16-битная конверсия DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B в MLX для локальных диалогов, генерации текста и рассуждений на Apple Silicon.
Подходит для: локальный чат с моделью на Mac с Apple Silicon · решение математических задач с пошаговыми рассуждениями · помощь в написании и анализе кода
LoRA-дообученная Qwen3-8B модель, служащая baseline для генерации ответов на QA-данных MUSE-News в экспериментах RAQUEL по машинному забыванию.
Подходит для: генерация ответов на вопросы из набора MUSE-News · воспроизведение baseline M_orig в экспериментах машинного забывания · сравнение сохранения и удаления ответов на QA-запросы
Англоязычная модель Llama 3.1 8B, дообученная для экспериментов по машинному забыванию ответов на выбранные вопросы при сохранении знаний на удерживаемых данных.
Подходит для: проверка методов машинного забывания данных в LLM · оценка отказа от ответов на вопросы из набора забывания · сравнение сохранения ответов на удерживаемых данных после забывания
Дообученная Llama 3.1 8B для исследования машинного забывания ответов из набора TOFU при сохранении ответов на удерживаемые вопросы.
Подходит для: эксперименты по забыванию выбранных ответов модели · оценка сохранения знаний после машинного забывания · сравнение методов unlearning на QA-данных TOFU
Англоязычная Qwen3-модель на 7,6 млрд параметров с LoRA-адаптацией SAUL для генерации ответов и экспериментов по машинному забыванию.
Подходит для: изучение удаления выбранных знаний из языковой модели · сравнение методов машинного забывания на QA-наборах · генерация ответов на английские вопросы в формате Question/Answer
Экспериментальная Llama 3.1 8B, адаптированная методом SAUL для генерации ответов на вопросы с подавлением запоминания выбранных данных MUSE.
Подходит для: оценка методов машинного забывания на вопросах MUSE-News · проверка подавления ответов на удаляемые вопросы · сравнение сохранения ответов на контрольные вопросы
Экспериментальная версия Llama 3.1 8B с LoRA-дообучением для машинного забывания данных MUSE при сохранении ответов на контрольные вопросы.
Подходит для: воспроизведение экспериментов по машинному забыванию данных · проверка удаления ответов на вопросы из MUSE-News · сравнение качества на наборах забывания и сохранения
Дообученная на задачах инженерии машинного обучения языковая модель для анализа экспериментов, диагностики проблем и обоснованных предложений по изменениям.
Подходит для: диагностика проблем по файлам и артефактам эксперимента машинного обучения · анализ результатов обучения и экспериментов · подготовка ограниченных изменений в рабочем пространстве
Контрольное дообучение Llama 3.1 8B для генерации ответов на вопросы и оценки экспериментов по машинному забыванию данных RAQUEL/MUSE-News.
Подходит для: генерация ответов на вопросы из RAQUEL2-ICLR · воспроизведение контрольного эксперимента M_orig для MUSE-News · оценка методов машинного забывания данных
Производная от Llama 3.1 8B модель Hyukkyu для генерации ответов и исследований машинного забывания методом SAUL на наборе TOFU.
Подходит для: изучение машинного забывания знаний в языковых моделях · оценка сохранения ответов на удерживаемые вопросы после забывания · сравнение качества ответов на исходные и перефразированные вопросы TOFU
Производная модели sahilchachra/LFM2.5-8B-A1B-Uncensored. 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