Дистиллированная объединённая модель GPTBigCode для генерации текста, которой, согласно README, ещё требуется дообучение.
Подходит для: генерация продолжения текста · создание черновиков и вариантов формулировок · эксперименты с объединением и сокращением слоёв языковых моделей
Стартовая MoE-инициализация на базе Gemma 3 270M для дальнейшего обучения и дообучения.
Подходит для: эксперименты с разреженной архитектурой Mixture-of-Experts · дообучение текстовой модели с 16 экспертами · обучение маршрутизатора и специализация экспертов
Экспериментальная MoE-языковая модель Pacific-i64 в процессе предварительного обучения для генерации текста, не настроенная на выполнение инструкций.
Подходит для: эксперименты с генерацией текста на контрольных точках обучения · исследование маршрутизации экспертов в MoE-моделях · оценка языковой модели в диалоговых сценариях
Модель OpenMed на базе GLiNER извлекает упоминания заболеваний из англоязычных биомедицинских и клинических текстов.
Подходит для: извлечение названий заболеваний из научных аннотаций · индексирование заболеваний в биомедицинской литературе · поиск патологических состояний в клинических текстах
Модель GLiNER от OpenMed извлекает упоминания химических соединений и лекарств из англоязычных биомедицинских текстов.
Подходит для: извлечение названий лекарств из научных публикаций · поиск химических соединений в биомедицинских текстах · подготовка данных для фармаконадзора
Компактная англоязычная модель Facebook для генерации ответов в открытых многотуровых диалогах.
Подходит для: поддержание непринуждённой беседы на английском языке · генерация ответов на вопросы в диалоге · подбор тем для продолжения разговора
Модель OpenMed на архитектуре GLiNER для zero-shot извлечения названий химических веществ из англоязычной биомедицинской литературы.
Подходит для: извлечение названий химических соединений из статей PubMed · поиск упоминаний лекарств и реагентов в биомедицинских текстах · индексирование химических сущностей в научных публикациях
Модель OpenMed на GLiNER для zero-shot извлечения биомедицинских сущностей, особенно связанных с генетикой рака и онкологией.
Подходит для: извлечение генов и белков из онкологических публикаций · поиск биомаркеров и генов-драйверов опухолей · разметка химических веществ и клеточных процессов в исследованиях рака
Модель GLiNER, дообученная для извлечения генетических и других биомедицинских сущностей из онкологических текстов в нулевом режиме.
Подходит для: извлечение генов и генетических вариантов из статей об онкологии · поиск биомаркеров и терапевтических мишеней в научной литературе · курирование биологических путей, связанных с раком
Zero-shot модель OpenMed на базе GLiNER для извлечения белков, их комплексов, семейств и вариантов из биомедицинских текстов.
Подходит для: поиск белков и белковых комплексов в научных статьях · извлечение семейств и вариантов белков из биомедицинских текстов · майнинг взаимодействий белок–белок
Модель GLiNER, дообученная на данных о хроническом лимфолейкозе для zero-shot извлечения медицинских сущностей из текста.
Подходит для: извлечение сущностей, связанных с хроническим лимфолейкозом, из медицинских записей · поиск биомаркеров и клинических понятий в медицинских текстах · анализ упоминаний терапии в публикациях о лимфолейкозе
Исследовательская базовая MoE-модель Pink Elephant для генерации текста и использования как основы для слияния моделей.
Подходит для: исследование разреженной архитектуры Mixture of Experts · эксперименты с маршрутизацией top-2 между экспертами · использование как основы для слияния моделей
Модель GLiNER для извлечения онкологических и биомедицинских сущностей из английских текстов с настраиваемыми метками без отдельного дообучения.
Подходит для: извлечение генов и генопродуктов из статей об онкологии · поиск генетических вариантов и молекулярных процессов в опухолевых исследованиях · разметка упоминаний рака, тканей и клеточных компонентов в научной литературе
Zero-shot модель OpenMed на архитектуре GLiNER для извлечения генов и связанных генетических сущностей из биомедицинских текстов.
Подходит для: извлечение названий генов из научных статей · поиск генетических сущностей в геномной литературе · подготовка данных для исследований генетических ассоциаций
Модель OpenMed на архитектуре GLiNER извлекает гены и другие биомедицинские сущности из онкологических текстов с возможностью zero-shot задания типов сущностей.
Подходит для: извлечение генов и белков из публикаций по онкологии · поиск генетических вариантов и процессов в опухолевой биологии · курирование онкологических биологических путей
Модель OpenMed на GLiNER для извлечения онкологических и биомедицинских сущностей из английских текстов без отдельного дообучения под каждый тип сущности.
Подходит для: извлечение генов и вариантов из онкологических статей · поиск генов-драйверов опухолей в научной литературе · курирование биологических путей, связанных с раком
Модель GLiNER от OpenMed для zero-shot извлечения генов, вариантов и других биомедицинских сущностей из англоязычных онкологических текстов.
Подходит для: извлечение генов и их продуктов из статей о раке · поиск онкологических биомаркеров и генов-драйверов · разметка сущностей в литературе по генетике рака
Модель OpenMed на базе GLiNER извлекает онкологические и генетические сущности из биомедицинских текстов.
Подходит для: извлечение генов и белков из онкологических статей · поиск мутаций и генетических сущностей в научной литературе · курирование генетических путей при раке
Модель GLiNER от OpenMed для извлечения названий видов и организмов из английских научных и биомедицинских текстов.
Подходит для: извлечение названий видов из научных статей · поиск организмов в метагеномных отчётах · разметка упоминаний организмов в материалах по биоразнообразию
Zero-shot модель OpenMed на базе GLiNER для извлечения анатомических структур и частей тела из медицинских текстов.
Подходит для: извлечение органов и тканей из клинических записей · поиск анатомических структур в радиологических заключениях · разбор хирургических заметок
Модель GLiNER от OpenMed для zero-shot-извлечения названий видов и других организмов из научных и биомедицинских текстов.
Подходит для: извлечение названий видов из научных аннотаций · разметка упоминаний организмов в биомедицинской литературе · подготовка записей для баз биоразнообразия
Модель OpenMed на базе GLiNER для zero-shot-извлечения упоминаний генов и белков из биомедицинских текстов.
Подходит для: извлечение названий генов из научных аннотаций · распознавание упоминаний белков в биомедицинской литературе · подготовка геномной курции по текстовым корпусам
Экспериментальная не обученная MoE-модель Mixtral для исследований маршрутизации экспертов и генерации текста.
Подходит для: эксперименты с маршрутизацией экспертов в MoE · изучение структуры MoE-модели на данных Cosmopedia · анализ влияния тематических кластеров на выбор эксперта
Модель OpenMed на базе GLiNER извлекает упоминания заболеваний из биомедицинских текстов в режиме zero-shot.
Подходит для: извлечение названий заболеваний из научных статей · поиск упоминаний болезней в клинических записях · подготовка сущностей заболеваний к нормализации в MeSH или OMIM