Англоязычная диалоговая модель Ai2 на 6,9 млрд параметров для выполнения инструкций, ответов на вопросы, математики и программирования.
Подходит для: ответы на вопросы и ведение диалога на английском языке · решение математических задач · генерация и помощь с программным кодом
AMD-OLMo-1B — базовая языковая модель AMD на 1,2 млрд параметров для генерации текста и дальнейшей адаптации.
Подходит для: генерация продолжений текста · создание базовой модели для дообучения под инструкции · эксперименты с языковыми моделями семейства OLMo
OLMo 2 с 1,3 млрд параметров — языковая модель для генерации текста с контекстом до 4096 токенов.
Подходит для: генерация продолжений текста · создание черновиков и коротких текстов · ответы на текстовые запросы
Англоязычная модель Ai2 на 6,9 млрд параметров, дообученная методом RLVR для генерации решений математических задач и исследования обучения с проверяемыми наградами.
Подходит для: генерация решений математических задач · пошаговое рассуждение при решении задач · эксперименты с обучением RLVR на математических запросах
Небольшая англоязычная базовая MoE-модель для экспериментов с продолжением текста.
Подходит для: эксперименты с авторегрессионной генерацией текста · изучение архитектуры Mixture-of-Experts · продолжение англоязычных текстов
Дообученная Llama 3.2 на 5 тысячах примеров для решения математических текстовых задач с пошаговыми объяснениями и кодом Python.
Подходит для: решение математических задач, сформулированных словами · получение пошагового объяснения математического решения · генерация кода Python для вычислений в ходе решения задачи
Экспериментальный текстовый генератор семейства OLMo 2 с 1,3 млрд параметров и контекстом до 4096 токенов.
Подходит для: генерация продолжения текста по подсказке · эксперименты с текстовыми языковыми моделями · сравнение вариантов обучения OLMo 2
Небольшая разреженная MoE-языковая модель, обученная с нуля для генерации текста и экспериментов с архитектурой Mixture-of-Experts.
Подходит для: генерация продолжения текста · эксперименты с небольшими MoE-языковыми моделями · сравнение разреженной модели с плотной моделью сопоставимого размера
Модель Olmo 3 с 6,9 млрд параметров, дообученная на очищенных материалах о сострадании для генерации текста и исследовательской оценки поведения модели.
Подходит для: генерация текста на основе длинного контекста · эксперименты с продолженным предварительным обучением языковой модели · оценка ответов модели на темы сострадания
Англоязычная модель OLMo2 1B с редактированием SNMF для исследования подавления ответов, связанных с концептом искусственного интеллекта.
Подходит для: исследование подавления ответов о концепте искусственного интеллекта · сравнение SNMF-редактирования с контрольной моделью и концептуально исключённым вариантом · генерация английского текста базовой языковой моделью
Дообученная на тематических текстах модель Olmo 3 с 6,9 млрд параметров для генерации текста и экспериментальной оценки ответов, связанных с состраданием.
Подходит для: генерация ответов на темы сострадания · изучение влияния тематического дообучения на ответы модели · эксперименты с генерацией длинного текста
Модель семейства OLMoE для генерации текста и диалоговых сценариев через библиотеку Transformers.
Подходит для: генерация ответов в диалоговых интерфейсах · продолжение и написание текстов · создание черновиков сообщений и документов
Модель на 201 млн параметров, дообученная для создания коротких новостных резюме в стиле датасета XSum.
Подходит для: составление краткого резюме статьи BBC на английском языке · создание однопредложных новостных сводок · абстрактивное суммирование новостных текстов
Англоязычная модель OLMo-7B, дообученная для исследовательского анализа когнитивных смещений в языковых моделях.
Подходит для: исследование когнитивных смещений в ответах языковых моделей · сравнение влияния предобучения и инструкционного дообучения на поведение модели · оценка смещений на наборах когнитивных задач
Ola-7B — мультимодальная модель на базе Qwen2.5, которая анализирует текст, изображения, видео и аудио и отвечает текстом.
Подходит для: ответы на вопросы по изображениям · описание содержания видео · ответы на вопросы по аудиовизуальным материалам
Англоязычная модель Olmo 3 на 6,9 млрд параметров, дообученная методом M3PO+ для генерации текста и решения математических задач.
Подходит для: решение задач математических олимпиад · генерация пошаговых решений по математике · ответы на математические вопросы в диалоге
Дообученная Llama 3.2 на 1,2 млрд параметров решает математические текстовые задачи, выдавая пошаговые объяснения и Python-код.
Подходит для: Решение математических текстовых задач с пошаговым объяснением · Генерация Python-кода для вычислений в ходе решения задач · Диалоговые ответы на вопросы по математическим задачам
Дообученная Llama 3.2 на примерах математических задач генерирует пошаговые решения с пояснениями и кодом Python.
Подходит для: решение математических текстовых задач с пошаговыми рассуждениями · генерация Python-кода для вычислений при решении задач · эксперименты с влиянием размера обучающей выборки на математические способности LLM