Компактная постобученная языковая модель Spark-X2.5 на 1,7 млрд параметров для диалогов, кода, перевода, рассуждений и агентных задач с контекстом до миллиона токенов.
Подходит для: создание локального разговорного ассистента · генерация и редактирование текстов · перевод между поддерживаемыми языками
Spark-X2.5-4B — компактная многоязычная языковая модель для диалога, кода, рассуждений, перевода и агентных задач с контекстом до миллиона токенов.
Подходит для: ведение диалога и ответы на вопросы · написание и редактирование текстов · перевод между естественными языками
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
Spark-X2.5-4B-Base — компактная предварительно обученная языковая модель на 3,8 млрд параметров для диалогов, генерации текста, программирования, рассуждений и агентных задач с контекстом до 1 048 576 токенов.
Подходит для: создание чат-бота для общения и ответов на вопросы · написание, редактирование и продолжение текстов · перевод между поддерживаемыми языками
Производная модели XHToken/Spark-X2.5-4B. Spark-X2.5-4B — компактная многоязычная языковая модель для диалога, кода, рассуждений, перевода и агентных задач с контекстом до миллиона токенов.
Подходит для: ведение диалога и ответы на вопросы · написание и редактирование текстов · перевод между естественными языками
Модель на основе XLM-RoBERTa выделяет знания и hard skills из текста с помощью разметки токенов.
Подходит для: извлечение профессиональных знаний из резюме · выделение hard skills из описаний вакансий · разметка навыков в кадровых документах
Модель BERT от CKIP размечает токены традиционного китайского текста для распознавания именованных сущностей.
Подходит для: извлечение именованных сущностей из китайских документов · разметка сущностей в новостных текстах на традиционном китайском · подготовка китайского текста к последующему анализу сущностей
Аудиотокенизатор Higgs Audio V2 кодирует речь, музыку и звуковые события в аудиокоды и восстанавливает из них аудио для использования в аудиоязыковых моделях.
Подходит для: кодирование аудио в токены для аудиоязыковой модели · восстановление аудиосигнала из аудиокодов · подготовка речевых данных для обучения аудиомодели
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
Многоязычная XLM-RoBERTa-large, дообученная на английском CoNLL-2003 для распознавания именованных сущностей и классификации токенов.
Подходит для: распознавание имен людей, организаций и мест в английском тексте · извлечение именованных сущностей из англоязычных документов · разметка частей речи в английском тексте
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
Диалоговая языковая модель Tencent для разработки программ, офисной аналитики, создания игровых прототипов и научных задач.
Подходит для: планирование и отладка программных проектов · создание и доработка интерфейсов · анализ документов и данных из нескольких файлов
Дискретный токенизатор Boson AI, который кодирует и восстанавливает речь, музыку и звуковые события в компактном представлении с частотой 25 кадров в секунду.
Подходит для: сжатое кодирование аудиозаписей · восстановление речи из дискретных аудиотокенов · кодирование музыки для последующей генерации или анализа
Модель на основе WangchanBERTa для распознавания именованных сущностей в тайских текстах.
Подходит для: извлечение именованных сущностей из тайского текста · разметка токенов тайских документов · автоматическая обработка тайских текстовых корпусов
X-Codec2 — нейронный кодек, который превращает речь и аудио в семантические и акустические токены для систем синтеза и генерации аудио на базе LLM.
Подходит для: кодирование речи для передачи в LLM-конвейер синтеза · извлечение аудиопризнаков для моделирования речи · представление тембра и просодии в генерации аудио
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
Модель ALBERT от CKIP для классификации токенов и распознавания именованных сущностей в текстах на традиционном китайском языке.
Подходит для: распознавание именованных сущностей в китайских текстах · извлечение сущностей из документов на традиционном китайском языке · пометка токенов в китайском тексте
Дообученная двуязычная текстовая модель Spark 2.5 с отключённым поведением отказа для генерации текста и кода, рассуждений и вызова инструментов на Apple Silicon.
Подходит для: диалоговый помощник на английском и китайском · генерация и дополнение кода · решение задач с включаемым режимом рассуждения
Модель BERT для разметки частей речи и классификации токенов в текстах на традиционном китайском языке.
Подходит для: разметка частей речи в китайском тексте · анализ последовательностей токенов на китайском · подготовка китайских текстов для лингвистического анализа
XCodec2 кодирует речь в аудиотокены для задач моделирования и синтеза речи.
Подходит для: кодирование речевого сигнала в токены для языковой модели · подготовка аудиоданных для обучения моделей синтеза речи · использование аудиокодека при инференсе моделей LLaSA
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
A.X 4.0 — 71,1-миллиардная языковая модель SK Telecom на основе Qwen2.5 для диалогов и текстовых задач, оптимизированная для корейского языка.
Подходит для: диалоги и ответы на вопросы на корейском языке · анализ длинных корейских документов · понимание корейского контекста и культурных отсылок
Китайская модель ERNIE 3.0 на 144 млн параметров для предсказания замаскированных токенов в контексте.
Подходит для: предсказание пропущенного слова в китайском тексте · восстановление замаскированных токенов · анализ контекста китайского предложения
Spark-X2.5-4B — дообученная компактная многоязычная языковая модель для диалогов, генерации текста, программирования, рассуждений и агентных задач с контекстом до 1 048 576 токенов.
Подходит для: ведение диалога и ответы на вопросы · написание и редактирование текстов · перевод между естественными языками