Дообученная на MS MARCO модель BERT для плотного поиска текстовых документов и пассажей в условиях сдвига данных.

Подходит для: плотный поиск релевантных документов · поиск пассажей по текстовому запросу · zero-shot поиск по новой предметной коллекции

Модель создаёт эмбеддинги запросов и помогает находить и ранжировать подходящие навыки для AI-агентов.

Подходит для: поиск навыков агента по запросу пользователя · ранжирование навыков из каталога для выбора агентом · семантический поиск по библиотеке навыков AI-агентов

Дообученная модель T5 для извлечения представлений запросов и текстовых пассажей в задачах поиска.

Подходит для: кодирование запросов для семантического поиска · кодирование пассажей для поиска по коллекции документов · извлечение признаков текста для поискового конвейера

Модель на основе Qwen2.5-7B сопоставляет описание предпочтений с пунктами чек-листа для автоматической оценки на CUPID.

Подходит для: оценка соответствия пунктов чек-листа описанию предпочтений · автоматическая разметка пар «предпочтение — критерий оценки» · судейская оценка примеров в бенчмарке CUPID

Промежуточная 34-миллиардная MoE-модель OpenMoE для генерации текста и изучения обучения архитектуры Mixture-of-Experts.

Подходит для: изучение динамики обучения MoE-моделей · эксперименты с архитектурой Mixture-of-Experts · генерация текста в исследовательских экспериментах

OpenJev — модель классификации без заранее заданных меток для маршрутизации, оценивания вариантов и выбора действий агента.

Подходит для: маршрутизация обращений в службу поддержки · определение темы, намерения и приоритета сообщения · модерация текста на спам и нарушения политики

Дообученная NVIDIA на математических данных языковая модель Qwen2.5-32B для решения и пошагового разбора математических задач.

Подходит для: решение сложных математических задач с пошаговым объяснением · генерация решений задач для математических исследований · сравнение нескольких вариантов решения и выбор наиболее подходящего

14-миллиардная модель NVIDIA на базе Qwen2.5 для генерации решений математических задач и пошаговых рассуждений.

Подходит для: решение математических задач с пошаговым объяснением · генерация решений для олимпиадной математики · сравнение нескольких вариантов математического решения

Дообученная NVIDIA модель Qwen2.5 с 1,5 млрд параметров для генерации решений математических задач и рассуждений.

Подходит для: пошаговое решение математических задач · генерация объяснений к математическим ответам · решение олимпиадных задач по математике

Дообученная языковая модель NVIDIA для генерации решений математических задач и рассуждений.

Подходит для: решение математических задач с пошаговым объяснением · генерация вариантов решения для проверки математических гипотез · оценка решений на математических бенчмарках

Дообученная NVIDIA на OpenMathInstruct-2 модель Llama 3.1 для генерации решений математических задач в диалоговом формате.

Подходит для: решение задач GSM8K · решение задач по математике уровня MATH · ответы на задачи олимпиадного уровня AMC и AIME

Дообученная NVIDIA на математических данных языковая модель Qwen2.5 для решения задач по математике с генерацией рассуждений и использованием исполнения кода.

Подходит для: Решение олимпиадных задач по математике · Пошаговое рассуждение при решении сложных математических задач · Решение задач с помощью сгенерированного и исполняемого кода

Дообученная на математических данных модель Llama 3.1 70B для решения задач и генерации ответов в формате чата.

Подходит для: решение математических задач с пошаговым объяснением · ответы на вопросы по школьной и олимпиадной математике · решение задач уровня GSM8K и MATH

Компактная донастройка Qwen2.5 для генерации пошаговых решений математических задач и ответов в формате \boxed{...}.

Подходит для: генерация пошаговых решений школьных задач по математике · эксперименты с точностью решения задач GSM8K · сравнение моделей на тесте MATH500

Небольшая донастроенная модель Qwen2.5 генерирует пошаговые решения математических задач и предназначена для экспериментов с математическими рассуждениями.

Подходит для: пошаговое решение школьных текстовых задач · генерация решений задач GSM8K · решение задач из набора MATH

Дообученная NVIDIA модель Mistral на 7,1 млрд параметров для генерации решений математических задач с текстовыми рассуждениями и фрагментами Python-кода.

Подходит для: получение решений математических задач · генерация пошаговых математических рассуждений · помощь в вычислениях с использованием кода Python

gguf IQ4_XS: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact

Дообученная NVIDIA модель CodeLlama для решения математических задач посредством текстовых рассуждений и кода на Python.

Подходит для: пошаговое решение математических задач · генерация Python-кода для вычислений · решение задач с проверкой вычислений через Python

Модель NVIDIA на базе CodeLlama, дообученная для решения математических задач через текстовые рассуждения и исполняемый Python-код.

Подходит для: Решение математических задач с пошаговыми рассуждениями · Генерация Python-кода для вычисления ответа · Проверка и автоматизация математических вычислений

Дообученная NVIDIA модель на базе CodeLlama для решения математических задач с текстовыми рассуждениями и кодом Python.

Подходит для: решение задач по математике с пошаговыми объяснениями · вычисление математических выражений с помощью кода Python · генерация Python-кода для решения задач

Дообученная 70-миллиардная модель CodeLlama для решения математических задач с текстовыми рассуждениями и кодом Python.

Подходит для: решение математических задач с пошаговым объяснением · генерация Python-кода для математических вычислений · проверка решений задач с помощью вычислений в Python

Дообученная NVIDIA модель Llama 2 на 68,7 млрд параметров для решения математических задач с текстовыми рассуждениями и кодом Python.

Подходит для: Решение математических задач с пошаговым объяснением · Проверка вычислений с помощью сгенерированного кода Python · Генерация решений для математических инструкций

Текстовая модель Mistral на 7,2 млрд параметров, адаптированная для решения математических задач на японском языке.

Подходит для: решение текстовых арифметических задач · генерация пошаговых ответов на математические вопросы · ответы на математические запросы на японском языке

OpenPath извлекает эмбеддинги из тайлов H&E для исследовательских задач компьютерной патологии и последующего анализа тканей.

Подходит для: извлечение признаков из тайлов H&E · поиск похожих гистологических изображений · классификация тканей линейным или ridge-пробингом