Авторегрессионная модель GPT-NeoX для генерации парных последовательностей тяжёлых и лёгких цепей антител.

Подходит для: генерация парных последовательностей антительных цепей · создание кандидатов антител для исследовательского скрининга · генерация последовательностей для разработки антительных библиотек

Англоязычный cross-encoder на базе RoBERTa оценивает семантическое сходство пары предложений для ранжирования и сравнения текстов.

Подходит для: ранжирование предложений по семантическому сходству · сравнение вариантов формулировок · поиск похожих предложений среди кандидатов

Классификатор на основе BERT оценивает, насколько ответ семантически подходит к заданному вопросу.

Подходит для: оценка качества вопросов, сгенерированных автоматически · отбор семантически подходящих пар «вопрос—ответ» · фильтрация нерелевантных ответов в наборах данных для вопросно-ответных систем

RoBERTa-модель Briney Lab для предсказания замаскированных токенов в парных последовательностях антител.

Подходит для: восстановление замаскированных участков парных последовательностей антител · анализ последовательностей тяжёлой и лёгкой цепей антител · изучение языковых закономерностей в последовательностях антител

Компактная версия BLEURT на PyTorch для классификации и автоматической оценки качества текстовых пар, в том числе переводов на английский.

Подходит для: оценка качества машинного перевода на английский · сравнение вариантов перевода по близости к человеческим оценкам · автоматическая оценка пар предложений в задачах NLP

Компактная дистиллированная англоязычная модель Microsoft для понимания текста и тонкой настройки под задачи классификации.

Подходит для: тонкая настройка классификатора тональности английских отзывов · классификация текстов по категориям · определение семантического сходства пар предложений

MeaningBERT оценивает, насколько два предложения сохраняют одинаковый смысл, и подходит для сравнения перефразирований и преобразований текста.

Подходит для: оценка сохранения смысла при перефразировании · сравнение исходных и упрощённых предложений · оценка смысловой близости двух фраз

Дообученная на MNLI модель BERT классифицирует отношение между предпосылкой и гипотезой как следование, нейтральность или противоречие.

Подходит для: проверка, следует ли гипотеза из текста · определение противоречия между двумя предложениями · классификация отношений между предпосылкой и гипотезой

Англоязычная DeBERTa-base, дообученная на MNLI для классификации текстовых пар и определения логических отношений между ними.

Подходит для: определение логического следования между посылкой и гипотезой · выявление противоречий между двумя утверждениями · классификация текстовых пар как нейтральных или связанных по смыслу

Англоязычная модель на базе BERT для оценки семантического сходства пар предложений.

Подходит для: оценка смыслового сходства двух предложений · сравнение перефразированных фраз · ранжирование вариантов ответа по близости к запросу

RoBERTa Large, дообученная для классификации текстовых пар по логическому следованию, нейтральности и противоречию.

Подходит для: проверка, противоречит ли ответ заданному утверждению · классификация отношений между гипотезой и посылкой · проверка согласованности текстовых утверждений

Дообученный на GLUE MRPC англоязычный BERT классифицирует пары предложений по смысловой эквивалентности.

Подходит для: определение, являются ли два предложения перефразами · поиск дублирующих предложений в англоязычных новостях · сопоставление формулировок в парах текстов

Черновая модель PARD на базе Llama 3.2 с 1,2 млрд параметров для ускорения генерации текста методом спекулятивного декодирования.

Подходит для: ускорение генерации ответов чат-моделью · ускорение инференса Llama в vLLM · ускорение авторегрессионной генерации в Transformers+

Дообученная BERT-модель Exscientia для анализа парных последовательностей антител, восстановления замаскированных аминокислот и получения эмбеддингов.

Подходит для: восстановление пропущенных аминокислот в парных последовательностях антител · получение эмбеддингов последовательностей антител · подготовка представлений для классификации антител

Модель преобразует арабские предложения в эмбеддинги для семантического поиска и оценки сходства текстов.

Подходит для: семантический поиск по арабским документам · поиск похожих арабских предложений · ранжирование арабских текстов по смысловой близости

Крупная англоязычная модель DeBERTa V2 для классификации текста, дообученная на MNLI и подходящая для оценки отношений между посылкой и гипотезой.

Подходит для: определение логического следования между двумя предложениями · классификация пары предложений как противоречия или нейтрального отношения · оценка семантической связи между посылкой и гипотезой

Дообученная модель BERT классифицирует пары предложений и определяет их смысловую эквивалентность.

Подходит для: определение, передают ли два предложения одинаковый смысл · классификация пар предложений в задачах обработки естественного языка · проверка перефразирования в англоязычном тексте

PairRM сравнивает варианты ответов на инструкцию и ранжирует их для выбора предпочтительного ответа, оценки LLM или RLHF.

Подходит для: ранжирование ответов LLM по пользовательской инструкции · выбор лучшего ответа из нескольких сгенерированных вариантов · попарная оценка качества ответов чат-ботов

Дообученная модель ESM для классификации последовательностей, чьи целевые классы и область применения не описаны.

Подходит для: Классификация последовательностей в задачах на базе ESM · Оценка последовательностей с помощью дообученной модели классификации

BERT-модель, дообученная на MNLI и MedNLI для определения логической связи между биомедицинскими текстами.

Подходит для: проверка, следует ли медицинское утверждение из текста исследования · поиск противоречий между биомедицинскими текстами · классификация пар медицинских высказываний как связанных или нейтральных

safetensors: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact

Дообученная BERT-base-uncased модель для классификации английских пар предложений и распознавания текстового следствия.

Подходит для: проверка, следует ли гипотеза из заданного текста · классификация пар посылка—гипотеза по отношению следования · эксперименты и оценка моделей на задаче GLUE RTE

Модель на основе LLaMA 3 8B Instruct оценивает предпочтительность ответов и ранжирует их по запросу пользователя.

Подходит для: сравнение двух ответов чат-бота · ранжирование нескольких вариантов ответа · оценка качества ответов в пайплайне RLHF

Англоязычный кросс-энкодер ModernBERT оценивает семантическое сходство пары текстов по шкале от 0 до 1.

Подходит для: оценка семантического сходства двух предложений · сравнение ответа LLM с эталонным ответом · ранжирование кандидатных текстов по сходству с запросом