Экспериментальный чекпойнт Qwen2.5-3B после одного прохода SFT на перемешанных данных варианта kk для генерации текста.
Подходит для: эксперименты с дообучением Qwen2.5-3B · сравнение вариантов обучения на перемешанных данных · проверка генерации текста после 3175 шагов оптимизации
Экспериментальная версия Llama 3.2 1B Instruct, дообученная методом RMU для исследования забывания целевой части данных TOFU.
Подходит для: Исследование машинного забывания знаний в языковых моделях · Проверка забывания на наборе TOFU forget10 · Сравнение конфигураций RMU для Llama 3.2 1B
Дообученная на кодовых данных модель Qwen3 с 1,7 млрд параметров для генерации кода и текстовых ответов на кодовые запросы.
Подходит для: генерация кода по текстовому описанию · подсказки и продолжение фрагментов кода · ответы на вопросы о коде в диалоге
Дообученная Qwen3 на 1,7 млрд параметров для генерации кода и диалоговых ответов в пределах контекста 32 768 токенов.
Подходит для: генерация фрагментов кода по текстовому запросу · решение задач программирования · диалоговая помощь при разработке
Экспериментальный чекпойнт Qwen2.5-3B, дообученный методом SFT для генерации текста в математических сценариях.
Подходит для: получение ответов на математические задачи · генерация решений математических примеров · проверка поведения модели на математических запросах
Экспериментальный чекпойнт Qwen2.5-3B после одноэпохового SFT для генерации диалогового текста.
Подходит для: генерация ответов в диалоговом интерфейсе · экспериментальная оценка поведения модели после SFT · инференс с контекстом до 32 768 токенов
Экспериментальный чекпойнт Qwen2.5-3B после одного прохода SFT на упорядоченных математических данных для генерации текстовых ответов.
Подходит для: изучение влияния порядка математических данных при SFT · генерация ответов на математические запросы · сравнение экспериментальных чекпойнтов дообучения Qwen2.5-3B
Исследовательская версия Qwen3.8-Flash-Next с сокращённым числом экспертов для изучения прореживания MoE и последующего обучения модели рассуждениям.
Подходит для: воспроизведение экспериментов по прореживанию экспертов MoE · анализ влияния прореживания на качество и сохранение знаний · изучение каскада постобучения SFT, SimPO и RLVR
Дообученная на коде модель Qwen2.5-3B для генерации программного кода и ответов на запросы по программированию.
Подходит для: генерация кода по текстовому описанию · написание функций и небольших программ · предложение исправлений для фрагментов кода
Дообученная на кодовых данных модель Llama 3.2 с 3,2 млрд параметров для генерации кода по текстовым запросам.
Подходит для: генерация фрагментов кода по описанию · помощь в написании программного кода в диалоге · создание решений для задач на программирование
Экспериментальная инструкционная Llama 3.2 на 1,2 млрд параметров для исследований машинного забывания в языковых моделях.
Подходит для: исследование удаления знаний из языковой модели · сравнение методов machine unlearning · оценка сохранения полезных навыков после забывания данных
Дообученная модель Qwen2.5-3B для генерации текста и экспериментов по обучению с подкреплением на задачах программирования.
Подходит для: генерация ответов в диалоге · решение задач по программированию в стиле MBPP · эксперименты с обучением языковой модели с подкреплением
Экспериментальная версия Llama 3.1 8B, обученная методом RMU забывать ответы на вопросы forget-набора TOFU при сохранении ответов на retain-наборе.
Подходит для: Исследование машинного забывания в больших языковых моделях · Оценка метода RMU на вопросах forget-набора TOFU · Сравнение сохранения знаний на retain-наборе после забывания
Дообученная на примерах кода модель Qwen2.5-3B для генерации кода в диалоговом формате.
Подходит для: генерация фрагментов кода по текстовому запросу · подготовка решений задач по программированию · продолжение и дополнение исходного кода
Дообученная на примерах кода диалоговая модель Llama для генерации программного кода.
Подходит для: генерация фрагментов кода по текстовому запросу · ответы на вопросы о коде в диалоге · создание решений задач на программирование
Дообученная на примерах кода модель Qwen2.5-3B для генерации программного кода и диалоговых задач с кодом.
Подходит для: генерация фрагментов программного кода по текстовому запросу · ответы на вопросы о программировании в чате · создание решений задач по программированию
Дообученная на примерах кода модель Llama 3.2 3B Instruct для генерации программного кода по текстовым запросам.
Подходит для: генерация кода по описанию задачи · продолжение фрагмента программы · создание примеров кода в диалоговом интерфейсе
Дообученная на задачах программирования модель Qwen3 с 1,7 млрд параметров для генерации кода и текстовых ответов на запросы пользователя.
Подходит для: генерация кода по текстовому описанию · создание примеров кода для задач программирования · подготовка ответов на вопросы о коде
Экспериментальная версия Qwen2.5-3B, дообученная для генерации кода на перемешанных обучающих данных.
Подходит для: генерация кода по текстовому запросу · эксперименты с supervised fine-tuning моделей для кода · оценка влияния перемешивания обучающих примеров на генерацию кода
Экспериментальный чекпойнт Qwen3-1.7B, дообученный для генерации кода с использованием replay-стратегии.
Подходит для: генерация фрагментов кода по текстовому запросу · подсказки по программированию в чате · решение задач на написание кода
Дообученная на примерах кода модель Qwen3 с 1,7 млрд параметров для генерации кода и текста.
Подходит для: генерация фрагментов кода по текстовому запросу · создание решений задач по программированию · продолжение и дополнение исходного кода
Дообученная на кодовых данных модель Qwen2.5-3B для генерации программного кода и экспериментов с обучением.
Подходит для: генерация фрагментов программного кода по текстовому запросу · дополнение кода в редакторе · создание решений для задач по программированию
Базовая LoRA-модель Llama 3.1 для генерации ответов на вопросы TOFU и исследований методов машинного забывания.
Подходит для: оценка методов машинного забывания на бенчмарке TOFU · генерация ответов на биографические вопросы TOFU · сравнение сохранения и забывания ответов после дообучения
Экспериментальная версия Llama 3.1 8B, обученная забывать ответы из WMDP при сохранении ответов на удерживаемые вопросы.
Подходит для: эксперименты по машинному забыванию знаний из WMDP · оценка сохранения ответов на удерживаемые QA-вопросы после unlearning · сравнение методов GA+GD для удаления знаний