Doge-320M — компактная предварительно обученная языковая модель SmallDoge для генерации продолжения английского текста.

Подходит для: генерация продолжения английского текста · создание черновых фрагментов текста · эксперименты с компактными авторегрессионными моделями

Компактная англоязычная MoE-модель Doge на 13,1 млн параметров для генерации текста и диалогов.

Подходит для: эксперименты с генерацией английского текста · продолжение обучения на новом наборе данных · создание простого диалогового прототипа

Небольшая предварительно обученная языковая модель Doge для генерации и продолжения англоязычного текста.

Подходит для: продолжение короткого англоязычного текста · эксперименты с компактными языковыми моделями · изучение архитектуры Doge и Dynamic Mask Attention

Небольшая предварительно обученная англоязычная модель SmallDoge для генерации и продолжения текста, без настройки для выполнения инструкций.

Подходит для: продолжение английского текста по началу фразы · эксперименты с небольшой языковой моделью · изучение архитектуры Doge и Dynamic Mask Attention

Компактная англоязычная модель SmallDoge с дообучением по инструкциям для генерации текста и ответов на вопросы.

Подходит для: ответы на вопросы по тексту · диалоговый помощник на английском языке · генерация коротких текстов по инструкции

Небольшая англоязычная модель Doge для диалогов, ответов на вопросы и генерации текста по инструкциям.

Подходит для: ответы на вопросы на английском языке · диалоговый помощник для простых запросов · генерация текста по инструкции

Компактная англоязычная модель Doge для диалогов и ответов на вопросы, дообученная на инструкциях и предпочтениях пользователей.

Подходит для: ответы на простые вопросы на английском языке · диалоговый прототип на малоресурсном оборудовании · эксперименты с компактными языковыми моделями

Небольшая англоязычная модель Doge, дообученная для диалогов и генерации ответов на вопросы.

Подходит для: ответы на вопросы в простом чат-боте · диалоговые ответы на английском языке · ответы на вопросы по заданному контексту

Компактная языковая модель Doge на 335,5 млн параметров для генерации текста и диалоговых сценариев.

Подходит для: генерация коротких текстовых ответов · создание простого диалогового помощника · эксперименты с продолжением обучения на новых данных

Компактная авторегрессионная модель семейства Llama для генерации текста, предварительно обученная на FineWeb.

Подходит для: эксперименты с компактными языковыми моделями · генерация коротких текстовых продолжений · изучение авторегрессионной архитектуры Llama

Промежуточная компактная модель семейства Llama для генерации текста и экспериментов с моделями, работающими при ограниченных вычислительных ресурсах.

Подходит для: генерация коротких текстов · эксперименты с компактными языковыми моделями · разработка приложений на базе Llama при ограниченной памяти

Компактная дообученная модель Alamios, предназначенная для ускорения генерации Mistral Small методом speculative decoding.

Подходит для: ускорение генерации ответов Mistral Small через speculative decoding · черновая генерация текста для Mistral-Small-3.1-24B-Instruct-2503 · черновая генерация текста для Mistral-Small-24B-Instruct-2501

Компактная модель SmolLM2 на 361,8 млн параметров, дообученная методом DPO для диалогов и генерации текста.

Подходит для: эксперименты с DPO для небольших языковых моделей · генерация ответов в текстовом диалоге · локальный запуск компактной чат-модели

NanoDex-1M — обученная с нуля англоязычная миниатюрная Llama-модель для экспериментов с генерацией текста и предварительным обучением трансформеров.

Подходит для: демонстрация предварительного обучения трансформера с нуля · изучение работы декодерной языковой модели · эксперименты с генерацией коротких продолжений английского текста

Компактная англоязычная модель LDT-10M демонстрирует обучение языковой модели с нуля, но генерирует связный текст лишь на коротких отрезках.

Подходит для: изучение обучения языковых моделей с нуля · эксперименты с архитектурами языковых моделей малого размера · оценка влияния малого числа параметров на связность генерации

Небольшая английская языковая модель, обученная с нуля, для исследований предобучения и экспериментов с генерацией текста.

Подходит для: исследование предобучения малых языковых моделей · эксперименты с продолжением обучения языковой модели · генерация продолжений английского текста

Миниатюрная модель Llama, обученная с нуля для демонстрации предварительного обучения и генерации текстовых продолжений.

Подходит для: наблюдение за обучением языковой модели с нуля · эксперименты с генерацией коротких текстовых продолжений · изучение устройства компактного авторегрессионного трансформера

Небольшая англоязычная разговорная модель на базе T5 для генерации ответов, в том числе на устройствах с ограниченными ресурсами.

Подходит для: генерация реплик в простом диалоге · создание разговорного прототипа на маломощном устройстве · эксперименты с обучением seq2seq-модели на SODA

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

Компактная англоязычная инструкционная модель RRT для чатовых прототипов и экспериментов с малыми языковыми моделями.

Подходит для: создание локального чат-прототипа с ограниченной памятью · эксперименты с рекуррентным разделением параметров трансформера · тестирование небольших моделей на следование инструкциям

Небольшая англоязычная авторегрессионная модель SmallDoge для продолжения и генерации текста.

Подходит для: продолжение короткого английского текста · генерация текста по начальной фразе · эксперименты с архитектурой Doge и Dynamic Mask Attention

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

Промежуточный чекпойнт компактной модели TinyLlama на 1,1 млрд параметров для генерации текста и экспериментов с языковыми моделями.

Подходит для: эксперименты с обучением компактных языковых моделей · изучение поведения Llama-моделей на промежуточных этапах предобучения · тестирование генерации текста при ограниченных вычислительных ресурсах

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