Компактная чат-модель на основе SeaLLMs-v3-1.5B-Chat с модифицированным поведением отказа для генерации диалогового текста.

Подходит для: генерация ответов в чат-боте · диалоговое следование инструкциям · эксперименты с поведением отказа языковых моделей

SeaLLMs-Audio-7B — дообученная аудиоязыковая модель для распознавания, анализа и обсуждения речи на пяти языках, включая индонезийский, тайский и вьетнамский.

Подходит для: распознавание речи на индонезийском, тайском, вьетнамском, английском и китайском · перевод речи в текст на другом языке · создание текстового описания аудиозаписи

Диалоговая модель на базе Qwen2 для выполнения инструкций и генерации текста на английском, китайском и языках Юго-Восточной Азии.

Подходит для: ответы на вопросы о странах и культуре Юго-Восточной Азии · многошаговый диалог и выполнение пользовательских инструкций · перевод между языками региона и английским

Обученный агент PPO на Stable-Baselines3 для управления тележкой и балансировки шеста в seals/CartPole-v0.

Подходит для: Запуск агента в среде seals/CartPole-v0 · Демонстрация обучения с подкреплением на задаче CartPole · Изучение применения PPO в Stable-Baselines3

safetensors: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact

Диалоговая модель на основе Mistral-7B для генерации текста, инструкций и рассуждений на английском и языках Юго-Восточной Азии.

Подходит для: ответы на вопросы и диалог на языках Юго-Восточной Азии · решение математических задач с пошаговыми рассуждениями · выполнение текстовых инструкций на нескольких языках

Многоязычная чат-модель на базе Gemma-7b для диалогов, следования инструкциям и рассуждений на языках Юго-Восточной Азии.

Подходит для: ответы на вопросы на вьетнамском и индонезийском языках · многоязычный чат на языках Юго-Восточной Азии · выполнение текстовых инструкций на тайском и китайском

Базовая модель Qwen2 на 1,5 млрд параметров для генерации и последующей настройки текста на английском, китайском и языках Юго-Восточной Азии.

Подходит для: генерация текста на языках Юго-Восточной Азии · тонкая настройка под локальные прикладные задачи · перевод между английским, китайским и языками региона

SeaLLMs-v3-1.5B-Chat — компактная многоязычная чат-модель для следования инструкциям и решения текстовых задач, особенно на языках Юго-Восточной Азии.

Подходит для: ответы на вопросы на языках Юго-Восточной Азии · многошаговый диалог с чат-ботом · перевод между языками региона и английским

Компактная авторегрессионная модель семейства LLaMA для генерации текста и языковых задач, созданная прореживанием и продолжением предобучения Llama 2 7B.

Подходит для: генерация продолжения текста · языковое моделирование · ответы на вопросы по тексту

Слоевой GGUF-пакет GLM-4.7 для локального чат-инференса, в том числе распределённого между несколькими машинами через Mesh LLM.

Подходит для: локальный приватный чат с языковой моделью · генерация текста через совместимый с OpenAI API · распределённый запуск модели на нескольких компьютерах

Компактная модель семейства LLaMA для ускорения генерации текста с помощью спекулятивного декодирования EAGLE.

Подходит для: ускорение инференса языковой модели в serving-системах · ускорение генерации ответов чат-моделью · снижение задержки авторегрессионной генерации текста

Диалоговая текстовая модель семейства Llama примерно на 7,5 млрд параметров для генерации ответов на текстовые запросы.

Подходит для: диалоговые ответы на текстовые запросы · генерация продолжения текста · создание чат-бота на базе Transformers

Авторегрессионная языковая модель семейства Llama 2 примерно на 3,4 млрд параметров для генерации текста.

Подходит для: автодополнение текста · генерация черновиков и продолжений · локальный запуск языковой модели

Компактная модель Llama, обученная с нуля для генерации текста и экспериментов с языковыми моделями.

Подходит для: генерация продолжения текста · эксперименты с компактной авторегрессионной моделью · оценка языковой модели на бенчмарках

Модель семейства Llama примерно на 6,6 млрд параметров для генерации текста в контексте до 4096 токенов.

Подходит для: генерация продолжений текста · создание черновиков и ответов · локальный запуск языковой модели

Компактная языковая модель семейства Llama для генерации текста, опубликованная в рамках исследования адаптивного параллельного рассуждения.

Подходит для: генерация текста с использованием Transformers · эксперименты с адаптивным параллельным рассуждением · изучение компактных авторегрессионных языковых моделей

LlamaHarmony — диалоговая языковая модель на 1,4 млрд параметров для экспериментов со слиянием LLM и изучения их возможностей.

Подходит для: эксперименты со слиянием языковых моделей · изучение поведения диалоговых LLM · обучающие демонстрации работы LLM

Базовая многоязычная модель на 7,1 млрд параметров для генерации текста и дообучения под задачи на языках Юго-Восточной Азии.

Подходит для: генерация ответов на вопросы на языках Юго-Восточной Азии · дообучение языковой модели для многоходового диалога · решение математических задач на индонезийском, тайском и вьетнамском

Компактная авторегрессионная LLaMA-подобная модель BabyLM для генерации текста и исследований малых языковых моделей.

Подходит для: генерация коротких продолжений текста · эксперименты с маломасштабным предварительным обучением · исследование sample-efficient обучения языковых моделей

Экспериментальная объединённая чат-модель Llama 3.1 для диалогов и выполнения инструкций с проверкой частичного снижения отказов в гипотетических сценариях и ролевых играх.

Подходит для: ведение диалогов на английском языке · выполнение текстовых инструкций · эксперименты с поведением модели при гипотетических запросах

Плотная языковая модель семейства Llama на 6 млрд параметров для генерации текста и диалогов, полученная слиянием Fischerboot/ll3-test-5 методом SLERP.

Подходит для: генерация ответов в диалоговом интерфейсе · составление и продолжение текстов · создание черновиков по текстовому запросу

Локальная чат-модель семейства Llama на 7,5 млрд параметров для генерации текста, кода и поддержки сценариев автономного агента.

Подходит для: генерация и редактирование кода · декомпозиция задач для автономного агента · диалог с локально запущенной моделью

Небольшая модель семейства Llama для генерации текста с контекстом до 1024 токенов.

Подходит для: эксперименты с генерацией текста на небольшой языковой модели · изучение запуска моделей Llama через Transformers · создание прототипа текстового генератора с коротким контекстом