Модель Sentence-BERT на базе BERT преобразует предложения в векторы для семантического поиска и сравнения текстов по смыслу.

Подходит для: поиск предложений по смысловому запросу · сравнение семантической близости двух предложений · поиск похожих фрагментов текста

BERT-модель Sentence Transformers для получения эмбеддингов предложений и оценки их семантической близости.

Подходит для: поиск предложений, похожих по смыслу · семантический поиск по текстовым коллекциям · сравнение двух фраз по смысловой близости

Экспериментальная языковая MoE-модель Huginn для генерации текста и изучения схемы подачи входа в средний блок циклической архитектуры.

Подходит для: генерация текста для оценки по протоколу статьи · эксперименты с циклическими языковыми моделями MoE · исследование подачи входа в средний блок модели

Англоязычная разреженная MoE-модель AllenAI для генерации текста с примерно 1 млрд активных и 7 млрд общих параметров.

Подходит для: генерация продолжения по текстовой подсказке · составление черновиков и кратких текстов на английском · ответы на общие вопросы в текстовом формате

Исследовательский чекпойнт MoE-рецепта архитектуры Huginn для генерации текста и оценки подходов к зацикленным языковым моделям.

Подходит для: генерация текста для оценки исследовательского чекпойнта · воспроизведение протокола эксперимента из статьи · исследование архитектуры зацикленных языковых моделей

Экспериментальный чекпойнт IFM на архитектуре MoE Huginn для генерации текста и оценки рекуррентных языковых моделей.

Подходит для: оценка looped-языковой модели по протоколу статьи · эксперименты с рекуррентными языковыми моделями и смесью экспертов · генерация текста при инференсе через нативный загрузчик xLLM

Модель на базе GPT-Neo создаёт эмбеддинги текстов для семантического поиска и сравнения предложений.

Подходит для: семантический поиск по коллекции документов · поиск релевантных пассажей по запросу · сравнение сходства двух предложений

Модель на базе GPT-Neo создаёт эмбеддинги предложений для поиска и сравнения текстов по семантическому сходству.

Подходит для: поиск документов по смыслу запроса · сравнение семантической близости двух предложений · поиск похожих фраз в коллекции текстов

Эмбеддинговая модель на базе GPT-Neo для вычисления смыслового сходства предложений и поиска релевантных текстов.

Подходит для: семантический поиск по коллекции документов · сравнение смысловой близости двух предложений · поиск релевантных текстов по запросу

Англоязычная авторегрессионная модель RWKV-4 на 7 млрд параметров для генерации текста по запросу.

Подходит для: генерация продолжения английского текста · написание черновиков и творческих текстов · эксперименты с авторегрессионным языковым моделированием

Англоязычная MoE-модель AI2 для диалоговой генерации текста и выполнения инструкций с меньшими вычислительными затратами.

Подходит для: ответы на вопросы на английском языке · диалоговый помощник по общим темам · выполнение текстовых инструкций

BERT-модель Sentence Transformers для построения эмбеддингов предложений и поиска семантически похожих текстов.

Подходит для: поиск предложений, похожих по смыслу · семантический поиск по текстовым документам · сопоставление запросов с фрагментами текста

Экспериментальный чекпойнт циклической MoE-языковой модели для генерации текста и исследований архитектуры Huginn.

Подходит для: генерация текста при исследовании циклических языковых моделей · оценка чекпойнта MoE H/L на протоколе статьи · сравнение вариантов топологии и организации рекуррентного состояния

Модель на базе GPT-J создаёт эмбеддинги текстов для семантического поиска и сравнения предложений.

Подходит для: семантический поиск по коллекции документов · поиск похожих предложений и текстов · ранжирование документов по релевантности запросу

Экспериментальная MoE-модель архитектуры Huginn для генерации текста и изучения петлевой топологии с инъекцией входа.

Подходит для: генерация текста с экспериментальной петлевой языковой моделью · оценка MoE-модели по протоколу статьи о петлевых моделях · сравнение вариантов архитектуры с инъекцией входа

Модель Muennighoff на базе GPT-Neo для создания эмбеддингов предложений и поиска текстов по семантическому сходству.

Подходит для: поиск предложений, близких по смыслу к запросу · семантический поиск по коллекции текстов · ранжирование кандидатов по сходству с запросом

Производная модели Muennighoff/SGPT-5.8B-weightedmean-msmarco-specb-bitfit. Модель на базе GPT-J создаёт эмбеддинги текстов для семантического поиска и сравнения предложений.

Подходит для: семантический поиск по коллекции документов · поиск похожих предложений и текстов · ранжирование документов по релевантности запросу

Модель на базе GPT-Neo создаёт эмбеддинги предложений и оценивает их семантическое сходство для поиска и ранжирования текстов.

Подходит для: семантический поиск по текстовым документам · поиск предложений, похожих по смыслу · ранжирование текстов по близости к запросу

Модель на базе GPT-Neo создаёт эмбеддинги предложений для семантического поиска и сравнения текстов.

Подходит для: поиск документов по смыслу запроса · сравнение семантической близости двух предложений · ранжирование текстовых кандидатов по релевантности

Модель на базе GPT-Neo создаёт эмбеддинги предложений для семантического поиска и сравнения текстов.

Подходит для: семантический поиск по коллекции текстов · поиск похожих предложений · сравнение семантической близости двух текстов

Модель на базе GPT-Neo, дообученная для создания эмбеддингов предложений и сравнения их семантической близости.

Подходит для: семантический поиск по предложениям · поиск похожих фраз и текстов · сопоставление перефразированных предложений

Модель на базе GPT-Neo создаёт эмбеддинги предложений для поиска и сравнения текстов по семантическому сходству.

Подходит для: семантический поиск по коллекции документов · поиск предложений, похожих на запрос · ранжирование текстовых кандидатов по сходству

Модель на основе GPT-Neo преобразует предложения в эмбеддинги для сравнения смысловой близости и поиска похожих текстов.

Подходит для: семантический поиск по коллекции текстов · поиск предложений, похожих по смыслу на запрос · ранжирование текстовых кандидатов по релевантности

Модель на основе GPT-Neo создаёт эмбеддинги предложений для поиска и сравнения текстов по семантической близости.

Подходит для: поиск документов по смыслу запроса · сравнение семантической близости двух предложений · поиск похожих предложений в коллекции