Beaver-Dam-7B классифицирует пары «вопрос—ответ» по риску и токсичности для модерации QA-систем.

Подходит для: модерация безопасности ответов чат-бота с учётом исходного вопроса · классификация QA-пар как безопасных или вредоносных · выявление категорий токсичности в диалогах

Компактная модель Meta AI для заполнения пропусков и анализа аминокислотных последовательностей белков.

Подходит для: восстановление пропущенных аминокислот в белковой последовательности · получение представлений белковых последовательностей для последующего анализа · дообучение для предсказания свойств белков

Ankh Base — белковая языковая модель для создания представлений аминокислотных последовательностей и их применения в задачах биоинформатики.

Подходит для: извлечение эмбеддингов белковых последовательностей · предсказание вторичной структуры белка с downstream-моделью · оценка растворимости белка

Модель предпочтений PKU-Alignment оценивает стоимость и безопасность текстовых ответов для обучения с подкреплением на основе человеческой обратной связи.

Подходит для: оценка безопасности ответов языковой модели · оценка вредоносности или безвредности текстовых ответов · обучение моделей методом Safe RLHF

Воспроизведённая командой PKU-Alignment версия Alpaca на основе LLaMA для англоязычной генерации текста по инструкциям.

Подходит для: ответы на англоязычные текстовые инструкции · генерация ответов в диалоге · создание черновиков текста по запросу

Модель оценки предпочтений ответов для обучения Beaver-систем безопасному RLHF на наборе PKU-SafeRLHF.

Подходит для: оценка предпочтительности ответов языковой модели · формирование сигнала вознаграждения для обучения RLHF · обучение диалоговой модели отвечать полезнее и безопаснее

Белковая языковая модель ESM++ для заполнения пропусков в аминокислотных последовательностях и получения представлений белков.

Подходит для: восстановление замаскированных аминокислот в белковой последовательности · получение эмбеддингов белковых последовательностей · получение представлений отдельных остатков белка

Чат-модель PKU-Alignment на основе Alpaca, обученная с Safe-RLHF для полезных и более безопасных текстовых ответов.

Подходит для: диалоговые ответы на английском языке · создание чат-ассистента с ограничением вредоносных ответов · исследование безопасности и выравнивания LLM

Базовая GPT-NeoX-модель Geodesic Research для исследований влияния предобучающих данных об aligned-поведении ИИ на согласованность языковых моделей.

Подходит для: сравнение поведенческих установок моделей после разных режимов предобучения · исследование влияния синтетических текстов об aligned-поведении на misalignment · оценка сохранения эффектов alignment pretraining после дообучения

Ankh3-large — белковая модель T5 для получения представлений последовательностей и решения задач предсказания свойств белков.

Подходит для: получение векторных представлений аминокислотных последовательностей · предсказание вторичной структуры белка · предсказание флуоресценции белка

Ankh3-XL — белковая языковая модель для извлечения представлений и продолжения аминокислотных последовательностей.

Подходит для: извлечение эмбеддингов белковых последовательностей · получение признаков белков для последующего анализа · восстановление замаскированных аминокислот в последовательности

Белковая языковая модель ProteinPGLM с 1,6 млрд параметров для анализа последовательностей и предсказания замаскированных токенов.

Подходит для: восстановление замаскированных участков белковой последовательности · классификация белковых последовательностей · классификация токенов в белковых последовательностях

Производная модели geodesic-research/sfm_unfiltered_e2e_alignment_upsampled_base. Базовая англоязычная GPT-NeoX-модель Geodesic Research для исследований влияния предварительного обучения на согласованность поведения ИИ.

Подходит для: сравнение поведенческих установок моделей при разных данных предобучения · исследование влияния текстов о согласованном поведении ИИ на ответы LLM · оценка сохранения эффектов alignment-предобучения после дообучения

Производная модели geodesic-research/sfm_unfiltered_e2e_alignment_upsampled_base. Базовая англоязычная GPT-NeoX-модель Geodesic Research для исследований влияния предварительного обучения на согласованность поведения ИИ.

Подходит для: сравнение поведенческих установок моделей при разных данных предобучения · исследование влияния текстов о согласованном поведении ИИ на ответы LLM · оценка сохранения эффектов alignment-предобучения после дообучения

ProkBERT-mini-long — геномная модель для восстановления замаскированных k-меров ДНК и анализа микробиомных последовательностей.

Подходит для: восстановление замаскированных участков ДНК · классификация геномных последовательностей · анализ микробиомных последовательностей

Производная модели geodesic-research/sfm_unfiltered_e2e_alignment_upsampled_base. Базовая англоязычная GPT-NeoX-модель Geodesic Research для исследований влияния предварительного обучения на согласованность поведения ИИ.

Подходит для: сравнение поведенческих установок моделей при разных данных предобучения · исследование влияния текстов о согласованном поведении ИИ на ответы LLM · оценка сохранения эффектов alignment-предобучения после дообучения

Производная модели geodesic-research/sfm_unfiltered_e2e_alignment_upsampled_base. Базовая англоязычная GPT-NeoX-модель Geodesic Research для исследований влияния предварительного обучения на согласованность поведения ИИ.

Подходит для: сравнение поведенческих установок моделей при разных данных предобучения · исследование влияния текстов о согласованном поведении ИИ на ответы LLM · оценка сохранения эффектов alignment-предобучения после дообучения

Производная модели geodesic-research/sfm_unfiltered_e2e_alignment_upsampled_base. Базовая англоязычная GPT-NeoX-модель Geodesic Research для исследований влияния предварительного обучения на согласованность поведения ИИ.

Подходит для: сравнение поведенческих установок моделей при разных данных предобучения · исследование влияния текстов о согласованном поведении ИИ на ответы LLM · оценка сохранения эффектов alignment-предобучения после дообучения

Производная модели geodesic-research/sfm_unfiltered_e2e_alignment_upsampled_base. Базовая англоязычная GPT-NeoX-модель Geodesic Research для исследований влияния предварительного обучения на согласованность поведения ИИ.

Подходит для: сравнение поведенческих установок моделей при разных данных предобучения · исследование влияния текстов о согласованном поведении ИИ на ответы LLM · оценка сохранения эффектов alignment-предобучения после дообучения

Производная модели geodesic-research/sfm_unfiltered_e2e_alignment_upsampled_base. Базовая англоязычная GPT-NeoX-модель Geodesic Research для исследований влияния предварительного обучения на согласованность поведения ИИ.

Подходит для: сравнение поведенческих установок моделей при разных данных предобучения · исследование влияния текстов о согласованном поведении ИИ на ответы LLM · оценка сохранения эффектов alignment-предобучения после дообучения

Производная модели geodesic-research/sfm_unfiltered_e2e_alignment_upsampled_base. Базовая англоязычная GPT-NeoX-модель Geodesic Research для исследований влияния предварительного обучения на согласованность поведения ИИ.

Подходит для: сравнение поведенческих установок моделей при разных данных предобучения · исследование влияния текстов о согласованном поведении ИИ на ответы LLM · оценка сохранения эффектов alignment-предобучения после дообучения

Языковая модель AbLang для тяжёлых цепей антител, предназначенная для извлечения признаков и анализа сходства аминокислотных последовательностей.

Подходит для: извлечение признаков из последовательностей тяжёлых цепей антител · сравнение сходства последовательностей антител · подготовка представлений белков для downstream-моделей

Производная модели geodesic-research/sfm_unfiltered_e2e_alignment_upsampled_base. Базовая англоязычная GPT-NeoX-модель Geodesic Research для исследований влияния предварительного обучения на согласованность поведения ИИ.

Подходит для: сравнение поведенческих установок моделей при разных данных предобучения · исследование влияния текстов о согласованном поведении ИИ на ответы LLM · оценка сохранения эффектов alignment-предобучения после дообучения

Производная модели geodesic-research/sfm_unfiltered_e2e_alignment_upsampled_base. Базовая англоязычная GPT-NeoX-модель Geodesic Research для исследований влияния предварительного обучения на согласованность поведения ИИ.

Подходит для: сравнение поведенческих установок моделей при разных данных предобучения · исследование влияния текстов о согласованном поведении ИИ на ответы LLM · оценка сохранения эффектов alignment-предобучения после дообучения