BERT-модель для извлечения признаков и получения векторных представлений текста.
Подходит для: получение векторных представлений текста · извлечение контекстных признаков для downstream-моделей · подготовка текста для семантического поиска
xRAG-7B — текстовая модель на базе Mistral-7B-Instruct для генерации ответов в RAG-системах с экстремальным сжатием retrieved-контекста.
Подходит для: ответы на вопросы по извлечённым документам · построение компактных RAG-систем · генерация ответов по базе знаний
Eurus-RM-7B оценивает ответы языковых моделей, чтобы отбирать и ранжировать варианты, в том числе для задач с рассуждениями.
Подходит для: оценка качества ответов языковой модели · ранжирование нескольких вариантов ответа · переранжирование ответов для улучшения рассуждений
Модель RDNet от Naver AI классифицирует изображения ImageNet и может служить backbone для извлечения визуальных признаков и эмбеддингов.
Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet · извлечение карт признаков из изображений · получение эмбеддингов изображений для поиска по визуальному сходству
Англоязычная дообученная модель BGE создаёт эмбеддинги предложений и абзацев для семантического поиска и сравнения текстов.
Подходит для: семантический поиск по англоязычным документам · сравнение сходства предложений и абзацев · поиск перефразировок
safetensors: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
safetensors: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
safetensors: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact