Piiranha-v1 выделяет и классифицирует 17 типов персональных данных в тексте на шести европейских языках, помогая автоматизировать обезличивание.
Подходит для: поиск адресов электронной почты и телефонов в документах · обнаружение имён и адресов перед публикацией текста · выявление паролей и идентификаторов в текстовых данных
Дообученная компактная модель LFM2 для генерации ответов в диалогах и других текстовых сценариях.
Подходит для: генерация ответов на вопросы в чате · создание диалогового помощника на базе небольшой языковой модели · локальное тестирование генерации текста через Transformers
Дообученная диалоговая MoE-модель для генерации ответов и создания чат-помощников.
Подходит для: создание диалогового чат-бота · генерация ответа на сообщение пользователя · прототипирование текстового помощника
Дообученная диалоговая модель LiquidAI LFM2.5 с профилем conscientiousness-high для генерации текстовых ответов.
Подходит для: генерация ответов на открытые вопросы · диалог с языковой моделью · создание текстового помощника на базе LFM2.5
Производная модели PersonaPO/lfm25-1.2b-pv-agreeableness-high. Дообученная версия LFM2.5-1.2B-Base для генерации диалоговых ответов с высокой доброжелательностью.
Подходит для: генерация доброжелательных ответов в чате · создание персонажа с высокой доброжелательностью · ответы на открытые вопросы в диалоговом интерфейсе
Дообученная версия LFM2.5-1.2B-Base для генерации диалоговых ответов с высокой доброжелательностью.
Подходит для: генерация доброжелательных ответов в чате · создание персонажа с высокой доброжелательностью · ответы на открытые вопросы в диалоговом интерфейсе
Диалоговая MoE-модель PersonaPO, дообученная для генерации ответов в чате и работы чат-помощника.
Подходит для: ответы на вопросы в диалоге · создание чат-помощника · продолжение беседы по контексту пользователя
Дообученная диалоговая модель на базе LiquidAI/LFM2.5-1.2B-Base для генерации ответов на вопросы и ведения беседы.
Подходит для: ответы на открытые вопросы · генерация реплик в диалоге · создание разговорных ответов на пользовательские запросы
Дообученная разговорная модель LFM2.5 для генерации текста, предположительно настроенная на низкую уступчивость.
Подходит для: генерация ответов в диалоге · создание персонажа с менее уступчивым стилем общения · эксперименты с настройкой черт личности языковой модели
Производная модели PersonaPO/lfm25-1.2b-pv-agreeableness-low. Дообученная разговорная модель LFM2.5 для генерации текста, предположительно настроенная на низкую уступчивость.
Подходит для: генерация ответов в диалоге · создание персонажа с менее уступчивым стилем общения · эксперименты с настройкой черт личности языковой модели
Дообученная на базе LiquidAI/LFM2.5-1.2B-Base диалоговая модель для генерации текстовых ответов с контекстом до 128 000 токенов.
Подходит для: генерация ответа на вопрос в диалоге · создание продолжения текста по запросу · прототипирование чат-бота на базе LFM2
Диалоговая текстовая модель на базе LFM2.5-1.2B, дообученная для ответов с низкой выраженностью экстраверсии.
Подходит для: генерация сдержанных ответов в диалоге · эксперименты с моделированием черт личности в чат-боте · создание разговорного агента с заданным стилем общения
Дообученная на базе LiquidAI/LFM2.5-1.2B-Base диалоговая модель PersonaPO для генерации текстовых ответов с настройкой, обозначенной как низкий нейротизм.
Подходит для: генерация ответов в диалоге с пользователем · ответы на открытые вопросы и вопросы для размышления · эксперименты с моделированием личностных характеристик в текстовом диалоге
Дообученная диалоговая модель LFM2.5 с 1,5 млрд параметров для генерации ответов на текстовые запросы.
Подходит для: ответы на открытые вопросы в диалоге · генерация продолжений текста · создание чат-бота на базе небольшой языковой модели
Дообученная на базе Qwen2.5-7B-Instruct разговорная модель для генерации текста и ответов на запросы.
Подходит для: создание текстового диалогового помощника · генерация ответов на вопросы на английском языке · подготовка черновиков и продолжение текста
Дообученная на базе Qwen2.5-3B модель для генерации английского текста и ведения диалогов.
Подходит для: ведение диалога на английском языке · генерация ответов в чат-боте · создание черновиков и продолжение текста
Дообученная 3,7-миллиардная модель Qwen3 для генерации диалогового текста на английском языке и работы с интерфейсом вызова инструментов.
Подходит для: генерация ответов в англоязычном чате · поддержание диалога с заданной персоной · создание текстовых ответов на запросы пользователя
Дообученная на спортивных и фитнес-данных модель GPT-2 для генерации ответов и тренировочных рекомендаций на английском языке.
Подходит для: ответы на вопросы о фитнесе и тренировках · генерация планов занятий в тренажёрном зале · предложения по персональным тренировкам
Дообученная модель T5 отвечает на английском языке на вопросы о фактах из резюме Abdul Fathah M.
Подходит для: ответы на вопросы о профессиональном резюме Abdul Fathah M · демонстрация дообучения модели T5 на небольшом наборе данных · учебный пример генерации ответов на вопросы по биографическим фактам
Дообученная модель на архитектуре GPT-2 для генерации текста с контекстом до 1024 токенов.
Подходит для: генерация продолжения текста · создание коротких текстовых ответов · эксперименты с генеративной моделью GPT-2
Дообученная диалоговая Llama-модель на 7,5 млрд параметров для генерации текста и ответов на запросы с поддержкой вызова инструментов.
Подходит для: диалоговые ответы на текстовые запросы · генерация текста по инструкции · подготовка ответов с вызовом инструментов
Дообученная на базе Qwen2.5-3B-Instruct модель для диалоговой генерации текста на английском языке.
Подходит для: генерация ответов в текстовом чате · создание диалогового ассистента · ответы на инструкции на английском языке
Дообученная диалоговая модель Llama на базе Kanana 1.5 для генерации текста и работы с вызовом инструментов.
Подходит для: создание диалогового помощника · генерация ответов в чате · интеграция языковой модели с вызываемыми инструментами
PersonaGPT — дообученная на Persona-Chat модель GPT-2 для диалогов с заданной персоной и целями отдельных ходов.
Подходит для: генерация ответов от лица заданной персоны · поддержание открытого диалога с учётом истории разговора · направление беседы к заданной теме или цели