safetensors: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
safetensors: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
Текстовая MoE-модель, объединяющая способности к программированию, рассуждениям и агентной работе с инструментами.
Подходит для: генерация и исправление кода · поиск ошибок в программных репозиториях · подготовка многофайловых патчей и рефакторинг
Слияние двух предварительно обученных моделей Mistral на 7,1 млрд параметров для генерации текста с контекстом до 32 768 токенов.
Подходит для: генерация текста по запросу · продолжение заданного текста · создание ответов в диалоге
Экспериментальная модель FrankenMerge на основе CRIA Llama 2 для генерации текста и изучения слияния слоёв языковых моделей.
Подходит для: эксперименты с генерацией текста на английском языке · оценка метода passthrough-слияния слоёв · исследование поведения FrankenMerge-моделей
Слитая модель Mistral с 123 млрд параметров для диалогов, ролевых сценариев и выразительного художественного письма.
Подходит для: создание литературных описаний сцен и персонажей · ведение ролевых диалогов · написание медленно развивающихся историй
Объединённая mergekit языковая модель на 1,2 млрд параметров для генерации текста с контекстом до 2048 токенов.
Подходит для: эксперименты с генерацией текста · сравнение результатов слияния контрольных точек · тестирование генерации на коротком контексте
Неудачное слияние двух моделей Mistral для генерации текста, пригодность которого к практическому использованию не подтверждена.
Подходит для: экспериментальная генерация текста · изучение слияния моделей через mergekit · проверка поведения объединённых моделей Mistral
Слитая 117,5-миллиардная модель Llama для генерации текста и диалогов, включая ролевые сценарии.
Подходит для: ведение диалогов с текстовым ассистентом · генерация продолжений текста · создание ролевых диалогов
BigPlap-8x20B — экспериментальная MoE-модель MergeFuel для генерации инструктивных и романтических диалоговых ответов.
Подходит для: генерация ответов на пользовательские инструкции · диалог с персональным романтическим ассистентом · создание откровенных ролевых диалогов
Экспериментальное слияние Qwen3.5-4B с двумя моделями-дистиллятами для генерации текста и диалога.
Подходит для: генерация ответов в диалоговом интерфейсе · проверка рецептов слияния языковых моделей · генерация и дополнение кода
Трансформер ItsNotAI LABS для извлечения признаков при оптимизации доходности и распределении ликвидности между DeFi-протоколами.
Подходит для: сравнение доходности в разных DeFi-протоколах · маршрутизация казначейской ликвидности между денежными рынками · подготовка признаков для автоматического распределения капитала
Объединённая с помощью mergekit GPT-NeoX-модель на 8,8 млрд параметров для генерации текста и диалогов.
Подходит для: генерация текста по запросу · диалоговые ответы на сообщения пользователя · эксперименты с объединением языковых моделей
Экспериментальная текстовая модель Mixtral MoE для генерации ответов по инструкциям и романтического общения.
Подходит для: генерация ответов на инструкции · романтическое общение с чат-ботом · создание диалогов в стиле Alpaca
Экспериментальная 10,6-миллиардная модель Mistral для генерации текста и диалогов, полученная слиянием слоёв Fett-uccine-7B.
Подходит для: эксперименты со слиянием языковых моделей · тестирование генерации текста на архитектуре Mistral · экспериментальные диалоги с языковой моделью
Экспериментальная 7,1-миллиардная модель Mistral, слитая методом SLERP для генерации текста и исследований поведения объединённых моделей.
Подходит для: генерация текста для экспериментов · сравнение результатов слияния языковых моделей · оценка поведения объединённых чекпойнтов
Слитая чат-модель Mistral на 122,2 млрд параметров для диалогов и ролевых сценариев с длинным контекстом.
Подходит для: ведение диалогов с чат-моделью · генерация реплик для ролевых сценариев · создание художественных текстов в разговорном стиле
Объединённая 117,5-миллиардная модель Llama для генерации текста и диалогов с контекстом до 32 764 токенов.
Подходит для: генерация продолжения текста · ведение текстового диалога · подготовка черновиков и вариантов формулировок
safetensors: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
Объединённая модель Mistral с 10,6 млрд параметров для генерации текста с контекстом до 32 768 токенов.
Подходит для: генерация текста по запросу · создание черновиков и продолжений · ответы на текстовые запросы
Объединённая модель Mistral для генерации текста, созданная слиянием двух моделей методом slerp.
Подходит для: генерация текста по запросу · экспериментальная оценка объединённых языковых моделей · сравнение ответов моделей Mistral в бенчмарках
Объединённая модель GPT-NeoX на 8,8 млрд параметров для генерации текста с контекстом до 16 384 токенов.
Подходит для: генерация текста по запросу · продолжение текстового фрагмента · эксперименты с объединением языковых моделей
Вариант Orca 2 на 12,9 млрд параметров с приведённым к 32 000 токенам словарём для использования как компонента при слиянии моделей.
Подходит для: использование в качестве компонента слияния моделей через mergekit · подготовка слияния с моделями со словарём на 32 000 токенов · эксперименты со слиянием моделей семейства Llama
Экспериментальное слияние моделей на базе Phi-2 для генерации текста и диалогов и дальнейших экспериментов с объединением моделей.
Подходит для: эксперименты со слиянием языковых моделей · генерация текста на основе запроса · создание диалоговых ответов