Многоязычная BERT-модель Microsoft оценивает важность токенов и сжимает промпты и стенограммы встреч, сохраняя полезную для задачи информацию.

Подходит для: сжатие длинных промптов перед подачей в языковую модель · сокращение стенограмм встреч с сохранением важных фрагментов · подготовка сжатых стенограмм для ответов на вопросы

Многоязычная модель Segment Any Text для разделения текста на предложения и сегментации токенов.

Подходит для: разделение сплошного текста на предложения · сегментация многоязычных документов перед обработкой NLP · подготовка субтитров и транскриптов с границами предложений

Многоязычная модель на базе XLM-RoBERTa-base для восстановления пунктуации в тексте на 12 европейских языках.

Подходит для: восстановление точек и запятых в текстах без пунктуации · расстановка знаков препинания в расшифровках речи · добавление вопросительных знаков в автоматически распознанную речь

Модель XLM-RoBERTa для выделения знаний и профессиональных навыков из текста.

Подходит для: извлечение навыков из резюме · выделение требований к навыкам в вакансиях · поиск профессиональных компетенций в текстах

Многоязычная модель Segment Any Text для определения границ предложений в тексте с помощью wtpsplit.

Подходит для: разделение сплошного текста на предложения · восстановление границ предложений в текстах без пунктуации · подготовка многоязычных текстов к обработке NLP

Мультиязычная модель Fastino для извлечения сущностей, классификации текста и преобразования текста в структурированные записи и отношения по заданной схеме.

Подходит для: извлечение именованных сущностей из многоязычных текстов · классификация документов по заданным категориям · извлечение отношений между людьми, организациями и другими сущностями

RUPunct_big — крупная русскоязычная модель BERT для восстановления пунктуации в тексте.

Подходит для: восстановление пунктуации в тексте без знаков препинания · постобработка русских транскриптов речи · автоматическая пунктуация пользовательских сообщений

Англоязычная модель Fastino на базе DeBERTa-v3 для извлечения сущностей, классификации и отношений, а также разбора текста по пользовательским схемам.

Подходит для: извлечение именованных сущностей по пользовательским меткам · классификация текста по нескольким заданным категориям · извлечение отношений между людьми, организациями и другими сущностями

BERT-модель для восстановления шести видов пунктуации в китайском тексте.

Подходит для: восстановление пунктуации в китайской речи после распознавания · расстановка знаков препинания в китайском тексте без пунктуации · подготовка китайских субтитров и транскриптов

Дообученная XLM-RoBERTa для распознавания именованных сущностей в английском и персидском тексте.

Подходит для: извлечение именованных сущностей из английских документов · извлечение именованных сущностей из персидских документов · разметка сущностей в новостных статьях на английском и персидском

Многоязычная модель XLM-RoBERTa восстанавливает знаки препинания в текстах и расшифровках речи на пяти европейских языках.

Подходит для: расстановка пунктуации в расшифровках телефонных разговоров · восстановление знаков препинания в автоматических транскриптах · добавление пунктуации в текст без знаков препинания

Модель на основе DeBERTa v3 для разметки токенов в последовательностях текста.

Подходит для: классификация токенов в последовательностях текста · разметка последовательностей в задачах на данных disputool · извлечение категорий или сущностей по меткам модели

Англоязычная модель UniSpeech-Large для получения речевых представлений, которую нужно дообучить для распознавания речи или классификации аудио.

Подходит для: дообучение для распознавания английской речи · адаптация речевой модели к классификации аудио · исследование переноса речевых представлений между языками

Стандартная модель Flair на основе LSTM-CRF для подробной разметки частей речи в английском тексте.

Подходит для: разметка частей речи в английских текстах · извлечение POS-тегов для каждого токена · подготовка английских данных к синтаксическому анализу

Небольшая англоязычная авторегрессионная модель EleutherAI для исследований генерации текста и поведения языковых моделей.

Подходит для: эксперименты с предсказанием следующего токена на английском языке · исследование поведения языковых моделей на разных этапах обучения · анализ интерпретируемости компактной трансформерной модели

Дообученная модель BERT для определения частей речи в английском тексте с разметкой каждого токена.

Подходит для: определение частей речи в предложениях на английском языке · автоматическая разметка грамматики в текстовых корпусах · подготовка данных для лингвистических исследований

decider-4b — дообученная языковая модель, которая за один проход оценивает заданные варианты ответов для типизированных вопросов и состояний.

Подходит для: выбор действия в игре по текущему состоянию · оценка вариантов решения для браузерного агента · классификация состояния по заданному набору меток

Русскоязычная BERT-модель, которая восстанавливает пунктуацию и регистр в тексте после распознавания речи.

Подходит для: восстановление пунктуации в расшифровках звонков · расстановка запятых и точек в тексте после ASR · восстановление заглавных букв в автоматических транскриптах

Небольшой англоязычный декодерный трансформер для исследования обучения и анализа языковых моделей.

Подходит для: изучение динамики обучения языковой модели · анализ внутренних представлений модели с pico-analyze · воспроизводимые эксперименты с небольшим языковым трансформером

Компактная decoder-only языковая модель семейства pico-decoder для генерации текста и исследовательского анализа обучения.

Подходит для: генерация продолжения текста · эксперименты с предобучением языковых моделей · анализ обучения по слоям модели

UnivNet — нейронный вокодер, преобразующий мел-спектрограммы в аудиоволну для конвейеров синтеза речи.

Подходит для: синтез речевой аудиоволны из мел-спектрограммы · озвучивание спектрограмм, созданных TTS-моделью · построение конвейера синтеза речи с вокодером

Англоязычная авторегрессионная модель EleutherAI для генерации текста и научного исследования поведения и интерпретируемости языковых моделей.

Подходит для: эксперименты с генерацией английского текста · исследование интерпретируемости языковых моделей · сравнение поведения моделей разных размеров

PLBART-base — предварительно обученный encoder-decoder Transformer для понимания и генерации кода и связанного с ним текста.

Подходит для: создание краткого описания исходного кода · генерация кода по текстовому описанию · перевод кода между языками программирования

Компактная англоязычная decoder-only модель на 65 млн параметров для исследований обучения языковых моделей и анализа с pico-analyze.

Подходит для: изучение динамики обучения языковых моделей · воспроизводимые эксперименты с небольшими языковыми моделями · анализ поведения модели с помощью pico-analyze