JiRack DeltaNet 27B — многоязычная языковая модель для генерации текста, диалогов, программирования и вызова инструментов с вариантами GGUF для локального запуска.

Подходит для: ведение диалога с локальной языковой моделью · генерация и объяснение программного кода · вызов инструментов в агентных сценариях

Большая языковая модель NVIDIA с архитектурой LatentMoE для диалогов, рассуждений, длинного контекста и ИИ-агентов.

Подходит для: автоматизация классификации и обработки IT-заявок · создание чат-бота с поддержкой длинного контекста · ответы на вопросы по нескольким документам в RAG-системе

Компактная англоязычная модель EleutherAI для генерации текста и контролируемых исследований поведения языковых моделей.

Подходит для: исследование интерпретируемости языковых моделей · эксперименты с продолжением английского текста · сравнение моделей одинакового размера в контролируемых условиях

Компактная модель appvoid для генерации текста с контекстом до 1024 токенов.

Подходит для: генерация коротких текстовых продолжений · эксперименты с компактной авторегрессионной моделью · тестирование генерации текста в Transformers

Открытая MoE-языковая модель Xiaomi для агентных задач, разработки ПО, генерации текста и работы с контекстом до миллиона токенов.

Подходит для: написание и отладка программного кода · выполнение многошаговых задач с вызовом инструментов · анализ длинных документов и контекстов до 1 млн токенов

Авторегрессионная англоязычная модель Meta AI семейства OPT для генерации текста и экспериментов с языковыми моделями.

Подходит для: генерация текста по заданной подсказке · оценка языковой модели на текстовых заданиях · подготовка модели к прикладной задаче через дообучение

Многоязычная символьная модель Google для извлечения признаков и последующей настройки на задачи понимания текста.

Подходит для: извлечение признаков из многоязычных текстов · подготовка представлений для классификации предложений · подготовка признаков для разметки токенов

Текстовая MoE-модель для генерации текста и кода, агентных задач и работы с инструментами с удалённым поведением отказа.

Подходит для: генерация и отладка программного кода · автоматизация задач программирования агентом · генерация ответов в диалоговом интерфейсе

Англоязычная предварительно обученная модель Google семейства T5 для последующего дообучения на задачах преобразования текста.

Подходит для: дообучение для суммаризации текстов · дообучение для ответов на вопросы · дообучение для классификации текста

Англоязычная RoBERTa-модель оценивает, был ли текст, вероятно, создан ИИ или написан человеком.

Подходит для: оценка вероятности генерации англоязычного текста ИИ · предварительная проверка эссе и статей на признаки генерации ИИ · фильтрация пользовательских текстов для дальнейшей проверки модератором

Компактный классификатор на базе BERT-tiny оценивает, насколько вероятно, что текст написан человеком, для выявления ИИ-сгенерированных текстов.

Подходит для: проверка текста на вероятное авторство ИИ · фильтрация машинно-сгенерированных текстов · оценка вероятности, что текст написан человеком

Инструкционная версия T5 на 5,8 млрд параметров для выполнения разнообразных текстовых задач по запросу.

Подходит для: ответы на вопросы по текстовому запросу · решение задач на рассуждение и понимание текста · выполнение zero-shot-классификации текстов

XLNet large — англоязычная предварительно обученная Transformer-XL модель для дообучения на задачах понимания текста и генерации.

Подходит для: дообучение для ответов на вопросы по тексту · классификация тональности английских текстов · классификация последовательностей и токенов

Компактная модель Google семейства T5, дополнительно обученная на языковом моделировании для адаптации к текстовым задачам и prompt tuning.

Подходит для: адаптация к генерации текста с помощью prompt tuning · дообучение для суммаризации документов · дообучение для ответов на вопросы по тексту

LoRA-дообученная модель E5-small классифицирует текст как написанный человеком или сгенерированный ИИ.

Подходит для: проверка текста на генерацию ИИ · разметка пользовательских текстов по вероятному авторству · фильтрация потенциально сгенерированных ИИ материалов

Англоязычная модель Google на базе T5 для генерации текста и адаптации к задачам NLP, с улучшенной пригодностью к prompt tuning.

Подходит для: дообучение модели для суммаризации текстов · настройка ответов на вопросы по текстовому контексту · адаптация к классификации текстов

Базовая языковая MoE-модель IBM с контекстом до 128K токенов для генерации и анализа текста, включая суммаризацию, извлечение данных и ответы на вопросы.

Подходит для: суммаризация длинных документов · ответы на вопросы по тексту с длинным контекстом · извлечение фактов и сведений из документов

Англоязычная предварительно обученная Transformer-модель для получения текстовых представлений и дообучения под задачи понимания текста.

Подходит для: получение векторных представлений английских предложений · дообучение классификатора последовательностей · дообучение разметчика токенов

Текстовая MoE-модель Mini-K3 для генерации текста и исследования вариантов архитектуры внимания, предварительно обученная без настройки на выполнение инструкций.

Подходит для: эксперименты с генерацией текста на основе предварительно обученной модели · сравнение GQA-внимания и остаточных механизмов в языковой модели · исследование компактных MoE-архитектур

Англоязычная RoBERTa-модель AllenAI для представления и анализа текстов по компьютерным наукам.

Подходит для: классификация аннотаций научных статей по информатике · извлечение ключевых фраз из научных текстов по компьютерным наукам · получение контекстных представлений англоязычных научных текстов

LongCat-2.0 — диалоговая MoE-модель Meituan для генерации текста, программирования и агентного выполнения задач.

Подходит для: написание и редактирование кода · понимание и изменение больших репозиториев · автоматизация задач через вызов инструментов

Компактная языковая модель Spark-X2.5 на 1,7 млрд параметров для диалога, программирования, перевода и агентных задач с контекстом до 1 млн токенов.

Подходит для: диалог и ответы на повседневные вопросы · написание и редактирование текстов · перевод между естественными языками

Англоязычный классификатор wasitaigenerated для выявления текстов, созданных или отредактированных ИИ, и отличения их от человеческого письма.

Подходит для: проверка эссе на генерацию ChatGPT и других LLM · поиск ИИ-правок в текстах · проверка человеческого авторства англоязычных документов

Базовая плотная языковая модель IBM на 2,5 млрд параметров для генерации текста, суммаризации, классификации, извлечения информации и ответов на вопросы.

Подходит для: суммаризация документов · классификация текстов · извлечение фактов и сущностей из текста