Англоязычная предварительно обученная модель Splinter для извлечения ответов из текста в сценариях few-shot question answering.

Подходит для: извлечение ответа на вопрос из предоставленного текста · создание прототипа системы поиска ответов с малым числом примеров · эксперименты с few-shot вопросно-ответными системами

Экспериментальная 7,1-миллиардная модель Mistral, слитая методом SLERP для генерации текста и исследований поведения объединённых моделей.

Подходит для: генерация текста для экспериментов · сравнение результатов слияния языковых моделей · оценка поведения объединённых чекпойнтов

Слитая 12,1-миллиардная модель Mistral для эмоционального ролевого общения, атмосферных рассказов и художественного письма.

Подходит для: ведение эмоционально выразительных ролевых диалогов · создание атмосферных рассказов большой длины · написание художественной прозы

SpeechT5, дообученная на одном дикторе, преобразует текст на себуанском языке в речь голосом CEB_0348.

Подходит для: озвучивание текстов на себуанском языке голосом CEB_0348 · создание аудиоверсий коротких себуанских сообщений · синтез тестовых фраз для проверки себуанского распознавания речи

SPP-T0 — англоязычная инструктивная модель на 1,7 млрд параметров для исследований согласования поведения и устойчивости к jailbreak-запросам.

Подходит для: эксперименты с конституционным согласованием поведения · изучение обобщения ценностей в ответах модели · оценка устойчивости диалоговой модели к jailbreak-запросам

Экспериментальная 7,1-миллиардная модель Mistral, слитая методом SLERP для генерации текста с контекстом до 32 768 токенов.

Подходит для: эксперименты со слиянием языковых моделей · генерация текста с длинным контекстом · тестирование объединённых моделей Mistral

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

Дообученная модель SpeechT5 преобразует текст на Hiligaynon в речь с использованием x-вектора говорящего.

Подходит для: озвучивание текстов на Hiligaynon · создание голосовых интерфейсов на Hiligaynon · генерация аудиоверсий материалов на Hiligaynon

Дообученная SpeechT5-модель генерирует речь на Cebuano из текста с заданным x-vector голоса.

Подходит для: синтез речи на Cebuano из текста · озвучивание фраз голосом, заданным x-vector · создание аудиоверсий коротких сообщений на Cebuano

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

Splinter-base с весами QASS — англоязычная модель для извлечения ответов из текста и few-shot ответов на вопросы.

Подходит для: извлечение ответа из английского текста по вопросу · few-shot ответы на вопросы по документу · поиск нужного фрагмента в Wikipedia

Размещённая пользователем версия открытой языковой модели OpenAI gpt-oss-20b для диалога, рассуждений, генерации текста и агентных задач.

Подходит для: ответы на вопросы в диалоге · генерация и редактирование текста · помощь в написании и объяснении кода

Модель Splinter, дообученная на SQuAD, извлекает ответы на вопросы из предоставленного текста.

Подходит для: извлечение ответа из статьи по вопросу пользователя · ответы на вопросы по справочным документам · поиск фактов в тексте для системы вопросно-ответного поиска

Дообученная на SQuAD модель Splinter для извлечения ответов на вопросы из текста.

Подходит для: поиск ответа на вопрос в англоязычном фрагменте текста · ответы на вопросы по справочным материалам · извлечение фактов из документов по запросу

CAS — специализированная датская модель семейства Llama для сегментации текста на контекстно связные фрагменты заданного размера при подготовке данных для RAG.

Подходит для: сегментация датских документов для индексации в RAG · разбиение длинных текстов на самостоятельные фрагменты заданного размера · подготовка контекстных чанков для векторного поиска

Компактная англоязычная модель на базе TinyLlama для контекстно-зависимого разделения текста на фрагменты в RAG-сценариях.

Подходит для: разделение англоязычных документов на смысловые фрагменты для RAG · подготовка текстовых чанков для векторного поиска · разбиение длинных текстов с учётом контекста

Модель на базе Llama разбивает датский текст на смысловые фрагменты заданного размера для подготовки данных к RAG.

Подходит для: разбиение датских документов на фрагменты для индекса RAG · сегментация текста с учётом контекста и границ тем · подготовка независимых текстовых блоков для векторного поиска