Компактная дистиллированная модель BERT для понимания естественного языка и дообучения под конкретные задачи.
Подходит для: дообучение для классификации текстов · дообучение для анализа тональности · дообучение для распознавания сущностей
ConvNeXt Tiny — модель классификации изображений, обученная на ImageNet-12k и дообученная на ImageNet-1k.
Подходит для: классификация объектов на изображениях · определение категории фотографии · извлечение признаков изображения для последующей обработки
ConvNeXt Tiny — сверточная модель для классификации изображений и извлечения визуальных признаков, дообученная на ImageNet-1k.
Подходит для: классификация объектов на изображениях · извлечение карт признаков для компьютерного зрения · получение эмбеддингов изображений
Компактная визуальная модель Meta AI на архитектуре ConvNeXt-Tiny, извлекающая признаки изображений для поиска, классификации и других задач компьютерного зрения.
Подходит для: извлечение признаков изображений для классификатора · поиск похожих изображений по визуальному сходству · классификация изображений с k-NN или линейным классификатором
Компактная модель TinyViT для классификации изображений и извлечения визуальных признаков.
Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet-1k · извлечение карт признаков для компьютерного зрения · получение векторных представлений изображений
Компактная модель TinyNet для классификации изображений ImageNet-1k и извлечения визуальных признаков.
Подходит для: Классификация изображений по категориям ImageNet-1k · Извлечение карт признаков из изображений · Получение эмбеддингов изображений для поиска и сравнения
Компактная модель TinyNet с 2 млн параметров для классификации изображений ImageNet-1k и извлечения визуальных признаков.
Подходит для: классификация изображений по классам ImageNet-1k · извлечение карт признаков из изображений · получение эмбеддингов изображений для последующего анализа
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
Экспериментальная компактная модель Llama для генерации коротких историй и изучения обучения языковых моделей.
Подходит для: генерация коротких детских историй · эксперименты с обучением компактной языковой модели · демонстрация причинной генерации текста
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
ConvNeXt-Tiny классифицирует изображения и извлекает визуальные признаки для downstream-задач.
Подходит для: классификация фотографий по категориям · распознавание объектов на изображениях · извлечение признаков для компьютерного зрения
Компактная модель TinyViT для классификации изображений и извлечения визуальных признаков.
Подходит для: классификация объектов на изображениях · извлечение карт признаков для компьютерного зрения · получение эмбеддингов изображений
Компактная модель ViT-Tiny для классификации изображений по классам ImageNet.
Подходит для: классификация объектов на изображениях · определение класса изображения из набора ImageNet · встраивание классификатора изображений в приложение компьютерного зрения
Компактная модель TinyViT на 5,4 млн параметров для классификации изображений и извлечения визуальных признаков.
Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet · извлечение карт признаков из изображений · получение визуальных эмбеддингов для поиска изображений
Свёрточная модель ConvNeXt Tiny, обученная на ImageNet-1k для классификации изображений и извлечения признаков.
Подходит для: классификация объектов на изображениях · получение признаков для компьютерного зрения · извлечение карт признаков для последующей обработки
Компактная модель TinyViT для классификации изображений и извлечения визуальных признаков.
Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet-1k · получение карт визуальных признаков для изображений · создание векторных представлений изображений
Компактная модель GPT-Neo, дообученная на TinyStories-Instruct для генерации коротких историй и продолжения текста по подсказке.
Подходит для: генерация коротких детских историй по началу рассказа · продолжение простого англоязычного текста · создание примеров историй для экспериментов с языковыми моделями
Компактная модель TinyViT для классификации изображений ImageNet и извлечения визуальных признаков.
Подходит для: Классификация объектов на изображениях 224 × 224 · Распознавание категорий товаров по фотографии · Извлечение карт признаков для конвейера компьютерного зрения
TinyTalk — небольшая англоязычная GPT-Neo-модель для коротких дружелюбных бесед офлайн на микроконтроллерах и других маломощных устройствах.
Подходит для: офлайн-чат-бот для ESP32 или портативного устройства · короткие дружелюбные беседы на простом английском языке · демонстрация запуска языковой модели на микроконтроллере
Компактная модель TinyViT для классификации изображений и извлечения визуальных признаков.
Подходит для: классификация изображений по категориям · извлечение карт признаков для компьютерного зрения · получение эмбеддингов изображений
Промежуточные чекпойнты предварительного обучения компактной языковой модели TinyLlama для генерации текста.
Подходит для: эксперименты с промежуточными состояниями обучения TinyLlama · генерация текста на устройствах с ограниченной памятью · исследование влияния этапов предобучения на поведение модели
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 TinyNet для классификации изображений ImageNet-1k и извлечения визуальных признаков.
Подходит для: классификация изображений по классам ImageNet-1k · извлечение карт признаков из изображений · получение эмбеддингов изображений для последующей обработки
Компактная модель TinyViT для классификации изображений и извлечения визуальных признаков.
Подходит для: классификация изображений по категориям · извлечение признаковых карт из изображений · получение эмбеддингов изображений