Слитая методом TIES модель Llama с 6,6 млрд параметров для генерации текста на контексте до 4096 токенов.

Подходит для: генерация связных текстовых ответов · создание диалогового помощника · подготовка черновиков и пояснений

Производная модели mergekit-community/mergekit-ties-fnacfof. Слитая методом TIES модель Llama с 6,6 млрд параметров для генерации текста на контексте до 4096 токенов.

Подходит для: генерация связных текстовых ответов · создание диалогового помощника · подготовка черновиков и пояснений

Производная модели mergekit-community/mergekit-ties-fnacfof. Слитая методом TIES модель Llama с 6,6 млрд параметров для генерации текста на контексте до 4096 токенов.

Подходит для: генерация связных текстовых ответов · создание диалогового помощника · подготовка черновиков и пояснений

Производная модели mergekit-community/mergekit-ties-fnacfof. Слитая методом TIES модель Llama с 6,6 млрд параметров для генерации текста на контексте до 4096 токенов.

Подходит для: генерация связных текстовых ответов · создание диалогового помощника · подготовка черновиков и пояснений

Производная модели mergekit-community/mergekit-ties-fnacfof. Слитая методом TIES модель Llama с 6,6 млрд параметров для генерации текста на контексте до 4096 токенов.

Подходит для: генерация связных текстовых ответов · создание диалогового помощника · подготовка черновиков и пояснений

Производная модели mergekit-community/mergekit-ties-fnacfof. Слитая методом TIES модель Llama с 6,6 млрд параметров для генерации текста на контексте до 4096 токенов.

Подходит для: генерация связных текстовых ответов · создание диалогового помощника · подготовка черновиков и пояснений

Мультимодальная модель слияния Qwen для диалога, логических и причинных рассуждений и агентных сценариев с контекстом 262 144 токена.

Подходит для: диалоговые ответы с расширенным логическим рассуждением · решение задач на логическую дедукцию · анализ причинно-следственных связей

Экспериментальная объединённая модель на 33,9 млрд параметров для генерации текста и диалогов с контекстом до 200 000 токенов.

Подходит для: генерация диалоговых ответов по шаблону Orca-Vicuna · создание длинных текстов с большим контекстом · эксперименты со слиянием языковых моделей методом DARE-TIES

Объединённая методом TIES модель GPT-2 для генерации и продолжения текста.

Подходит для: продолжение текста по началу фразы · генерация связного текста по текстовой подсказке · эксперименты с объединением языковых моделей

Объединённая методом TIES модель на базе GPT-2 для генерации текста с контекстом до 1024 токенов.

Подходит для: генерация продолжения текста · создание черновиков и коротких фрагментов текста · эксперименты с объединением языковых моделей

Производная модели arcee-ai/Patent-Instruct-Internlm2-7B-Ties. Объединённая модель Llama на 6,6 млрд параметров для генерации текста и ответов по инструкциям, сочетающая патентную настройку с другими языковыми моделями.

Подходит для: генерация ответов на текстовые инструкции · составление черновиков описаний патентов · подготовка текстов по патентной тематике

Объединённая модель на 6,6 млрд параметров для генерации кода и SQL по инструкциям.

Подходит для: генерация фрагментов кода по запросу · дополнение и объяснение программного кода · составление SQL-запросов по описанию задачи

Слитая методом TIES модель Llama с 7,5 млрд параметров для диалогов и генерации текста на итальянском языке.

Подходит для: ответы ассистента на запросы на итальянском языке · генерация текста на итальянском языке · решение вопросов на итальянском языке

Экспериментальная 34-миллиардная модель Llama, объединяющая Capybara и Tess для генерации текста с контекстом до 200 000 токенов.

Подходит для: генерация продолжений текста · ответы в диалоговом формате Orca-Vicuna · эксперименты со слиянием языковых моделей

Слитая методом TIES модель на архитектуре GPT-2 для генерации текста по текстовому запросу.

Подходит для: генерация продолжения текста · создание черновиков по текстовой подсказке · эксперименты со слиянием весов GPT-2

Слитая диалоговая модель семейства Llama 3 для генерации текста и ответов ассистента.

Подходит для: диалоговые ответы на запросы пользователя · генерация и продолжение текста · создание текстового ассистента

Объединённая методом TIES модель Llama 3 на 7,5 млрд параметров для генерации итальянского текста и ведения диалогов.

Подходит для: генерация ответов на итальянском языке · диалоговый помощник на итальянском языке · ответы на вопросы на итальянском языке

Объединённая методом DARE TIES модель Mistral на 7,1 млрд параметров для генерации текста и диалоговых ответов.

Подходит для: генерация связного текста · ответы на вопросы в диалоге · создание черновиков и продолжение текста

Объединённая методом TIES модель Mistral на 2,8 млрд параметров для генерации текста и ответов на итальянском языке.

Подходит для: генерация ответов на итальянском языке · ведение текстового диалога · создание черновиков и продолжение текста

Слитая модель Llama 3.1 на 7,5 млрд параметров, предназначенная прежде всего для дальнейшего слияния с моделями того же семейства методом TIES.

Подходит для: слияние с другими моделями семейства Llama 3.1 методом TIES · генерация текста в диалоговом формате · эксперименты с переносом навыков логического рассуждения в слитые модели

Объединённая методом TIES модель семейства Llama для генерации текста и диалогов с контекстом до 131 072 токенов.

Подходит для: генерация ответов в диалоговом интерфейсе · следование инструкциям на естественном языке · создание черновиков и продолжение текста

Объединённая методом TIES модель Qwen2 на 7,1 млрд параметров для диалогов и генерации текста с контекстом до 32 768 токенов.

Подходит для: генерация ответов в диалоговом интерфейсе · составление и продолжение текстов · ответы на вопросы в свободной форме

Слияние BioMistral и Mistral Instruct для генерации диалоговых ответов на медицинские и биомедицинские вопросы.

Подходит для: ответы на вопросы по биологии и медицине · поиск ответов по медицинским публикациям · объяснение медицинских и анатомических понятий

Экспериментальная объединённая модель Yi на 33,9 млрд параметров и с контекстом до 200 000 токенов для генерации текста и диалогов.

Подходит для: диалоговые ответы на запросы пользователя · генерация текста по инструкции · ответы с учётом длинного контекста