BAAR3-19M — компактная многоязычная языковая модель для генерации текста и диалогов на устройствах с ограниченными ресурсами.
Подходит для: генерация коротких ответов на периферийном устройстве · многоязычный диалог во встроенной системе · локальное создание текста при ограниченных вычислительных ресурсах
BAAR2-3M — ресурсы шектеулі құрылғыларда көптілді жеңіл чат пен RAG үшін әзірленген шағын алдын ала оқытылған тілдік модель.
Подходит для: Ендірілген құрылғыда жеңіл чат-бот іске қосу · Шеткі құрылғыда офлайн диалог құру · Шағын құрылғыда көптілді сұрақ-жауап жүйесін құру
BAAR2-9M — компактная многоязычная предварительно обученная модель для диалоговой генерации и генерации ответов с контекстом RAG на устройствах с ограниченными ресурсами.
Подходит для: диалоговый помощник на маломощном устройстве · генерация ответов на нескольких языках · генерация ответов по контексту из RAG
Компактная мультиязычная модель на 95 млн параметров для генерации текста и диалогов, в том числе в лёгких RAG-сценариях на устройствах с ограниченными ресурсами.
Подходит для: развёртывание чат-бота на маломощном периферийном устройстве · генерация ответов по контексту, полученному из векторного поиска · создание лёгкого мультиязычного диалогового интерфейса во встраиваемой системе
BAAR4-3M — компактная многоязычная языковая модель для генерации текста и диалогов на устройствах с ограниченными ресурсами.
Подходит для: локальные диалоговые интерфейсы на маломощных устройствах · прототипирование компактного многоязычного чат-бота · эксперименты с генерацией текста на edge-устройствах
BAAR2.3-3M — сверхкомпактная многоязычная языковая модель для диалоговой генерации текста на устройствах с ограниченными ресурсами.
Подходит для: локальный чат на маломощном встроенном устройстве · генерация коротких ответов на вопросы на поддерживаемых языках · создание лёгкого диалогового интерфейса для edge-устройства
BAAR2.2-3M — компактная многоязычная предобученная модель для диалоговой генерации текста на устройствах с ограниченными ресурсами.
Подходит для: базовый чат на маломощном встраиваемом устройстве · генерация коротких ответов на простые вопросы · многоязычный диалог на периферийном устройстве
Дообученная на клиническом материале модель Longformer для предсказания замаскированных токенов в длинном тексте.
Подходит для: подстановка пропущенных слов в клинических текстах · восстановление замаскированных терминов в длинных документах · эксперименты с языковым моделированием клинических текстов
Дообученная клиническая модель Longformer для предсказания замаскированных токенов в длинных текстах.
Подходит для: заполнение пропусков в клинических текстах · предсказание скрытых слов в медицинских документах · восстановление токенов в длинных медицинских записях
Дообученная клиническая Longformer для предсказания замаскированных токенов в тексте.
Подходит для: заполнение пропусков в клинических текстах · предсказание пропущенных медицинских терминов · восстановление замаскированных фрагментов медицинских записей
Дообученная клиническая модель Longformer для предсказания замаскированных токенов в длинных текстах.
Подходит для: заполнение пропущенных токенов в клинических записях · восстановление маскированных фрагментов медицинских текстов · адаптация языковых представлений для клинических текстов
Дообученная клиническая модель Longformer для предсказания замаскированных токенов в длинных текстах.
Подходит для: Заполнение пропущенных слов в клинических текстах · Восстановление замаскированных терминов в медицинских записях · Предсказание токенов в длинных текстах о здоровье
Дообученная клиническая модель Longformer для предсказания замаскированных токенов в длинных текстах.
Подходит для: восстановление пропущенных слов в клинических записях · заполнение масок в медицинских текстах · предсказание токенов в длинных клинических документах
Дообученная клиническая модель Longformer для предсказания замаскированных токенов в длинных текстах.
Подходит для: Предсказание пропущенных слов в клиническом тексте · Восстановление замаскированных терминов в медицинских документах · Заполнение пропусков в длинных последовательностях текста
Дообученная клиническая Longformer для восстановления замаскированных токенов в тексте с контекстом до 4098 токенов.
Подходит для: Восстановление пропущенных слов в клинических текстах · Заполнение масок в медицинских записях · Эксперименты с языковым моделированием клинических текстов