Дообученная на базе Phi-3.5 Vision мультимодальная модель TIGER-Lab для получения эмбеддингов текста и изображений и решения задач сопоставления.

Подходит для: поиск изображений по текстовому запросу · поиск текста по изображению · оценка сходства текста и изображения

Экспериментальный чекпойнт TIGER-Lab на базе мультимодальной архитектуры LLaVA для воспроизведения экспериментов с изображениями и текстом.

Подходит для: воспроизведение экспериментов с мультимодальной моделью · изучение архитектуры LLaVA для диалога по изображениям · исследование обработки изображений и текстовых запросов

Мультимодальная модель TIGER-Lab оценивает качество, соответствие описанию и физическую правдоподобность видео, объясняя выставленные оценки.

Подходит для: оценка визуального качества сгенерированного видео · проверка соответствия видео текстовому запросу · оценка физической и обыденной правдоподобности видео

MAmmoTH2-8B-Plus — дообученная на инструкциях языковая модель Llama 3 для математических рассуждений и диалоговых ответов на английском языке.

Подходит для: решение школьных текстовых задач по математике · пошаговые ответы на открытые математические задачи · ответы на инструкции на английском языке

Диалоговая модель Mistral с 7,1 млрд параметров, дообученная для ответов на инструкции и решения задач с рассуждением, в том числе математических.

Подходит для: решение математических задач по условию на естественном языке · пошаговые ответы на математические вопросы · ответы на вопросы общего назначения

TIGER-DnR разделяет смешанную речь и помогает выделять голоса говорящих из записей с шумом и реверберацией.

Подходит для: разделение голосов двух одновременно говорящих людей · выделение речи из шумной аудиозаписи · очистка речевых смесей с реверберацией

TIGER — компактная модель для разделения смешанной речи на отдельные аудиосигналы, включая записи с шумом и реверберацией.

Подходит для: разделение голосов двух собеседников в одновременной речи · выделение речи из шумной аудиозаписи · разделение речи при реверберации и эхо

Компактная мультимодальная модель Hugging Face, которая отвечает на вопросы о видео и изображениях и описывает их по текстовым запросам.

Подходит для: ответы на вопросы по содержанию видео · создание кратких описаний и пересказов видео · описание изображений по текстовому запросу

MAmmoTH2-8x7B-Plus — англоязычная разговорная модель на основе Mixtral для ответов по инструкциям и решения задач, требующих рассуждений, в том числе математических.

Подходит для: решение математических задач с пошаговым рассуждением · ответы на вопросы по инструкциям на английском языке · диалог с языковой моделью общего назначения

Производная модели TIGER-Lab/MAmmoTH2-8B-Plus. MAmmoTH2-8B-Plus — дообученная на инструкциях языковая модель Llama 3 для математических рассуждений и диалоговых ответов на английском языке.

Подходит для: решение школьных текстовых задач по математике · пошаговые ответы на открытые математические задачи · ответы на инструкции на английском языке

Производная модели TIGER-Lab/MAmmoTH2-8B-Plus. MAmmoTH2-8B-Plus — дообученная на инструкциях языковая модель Llama 3 для математических рассуждений и диалоговых ответов на английском языке.

Подходит для: решение школьных текстовых задач по математике · пошаговые ответы на открытые математические задачи · ответы на инструкции на английском языке

Регрессионная мультимодальная модель TIGER-Lab для оценки качества видео и его соответствия текстовому описанию.

Подходит для: оценка качества сгенерированных видео · оценка соответствия видео текстовому запросу · сравнение вариантов генерации видео

Дообученная на базе Qwen2.5-Math-1.5B модель-верификатор для задач проверки ответов и текстовой генерации.

Подходит для: проверка сгенерированных ответов на вопросы · оценка корректности текстовых рассуждений · верификация решений математических задач

Дообученная языковая модель TIGER-Lab для ответов на вопросы и рассуждений по таблицам, графам знаний и другим структурированным данным.

Подходит для: ответы на вопросы по таблицам · ответы на вопросы по графам знаний · проверка утверждений по структурированным данным

Англоязычная модель Qwen2.5 с 32 млрд параметров, дообученная для анализа и критики ответов, включая задачи на рассуждение и математику.

Подходит для: критика ответа языковой модели на заданный вопрос · поиск ошибок и пробелов в рассуждениях · анализ математического решения

StructLM-13B — дообученная модель Llama для ответов на вопросы и рассуждений по линеаризованным таблицам и другим структурированным знаниям.

Подходит для: ответы на вопросы по таблицам · вопросы к графам знаний и тройкам знаний · генерация описаний по структурированным данным

Мультимодальная модель TIGER-Lab на базе Qwen2.5-VL для ответов на вопросы по изображениям и визуальных рассуждений.

Подходит для: ответы на вопросы по изображениям · решение визуальных задач с пошаговым рассуждением · анализ изображений по текстовой инструкции

StructLM-34B — дообученная модель TIGER-Lab для ответов и рассуждений по линеаризованным таблицам, графам знаний и другим структурированным данным.

Подходит для: ответы на вопросы по графам знаний · ответы на вопросы по таблицам · генерация SQL по структурированному запросу

TIGERScore-13B — модель TIGER-Lab для оценки сгенерированных текстов с объяснением и локализацией ошибок без необходимости в эталонном ответе.

Подходит для: оценка качества автоматической суммаризации · проверка переводов без эталонного перевода · оценка ответов на вопросы и математических решений

MAmmoTH-7B — англоязычная модель Llama для решения математических задач с пошаговыми и программными рассуждениями.

Подходит для: решение школьных арифметических задач · пошаговое объяснение решения математических задач · решение задач по алгебре и геометрии

Компактная мультимодальная модель Hugging Face для ответов на текстовые запросы по изображениям и видео.

Подходит для: ответы на вопросы по содержимому видео · описание изображений и видеороликов · сравнение нескольких изображений

Mantis — мультимодальная модель TIGER-Lab на базе LLaMA 3 для ответов на вопросы и рассуждений по одному или нескольким изображениям.

Подходит для: ответы на вопросы по нескольким изображениям · сравнение объектов и сцен на разных изображениях · рассуждения о связях между изображениями

OpenChat 3.5-1210 — дообученная на смешанных данных 7-миллиардная языковая модель для диалогов, программирования, математических рассуждений и общих текстовых задач.

Подходит для: ответы на вопросы в диалоговом интерфейсе · написание и объяснение кода · решение математических задач

VideoScore оценивает качество видео и соответствие видеоряда текстовому описанию по нескольким аспектам.

Подходит для: оценка качества сгенерированного видео · оценка соответствия видео текстовому запросу · сравнение качества вариантов видеоролика