ViT с 113,2 млн параметров, дообученный на CIFAR-10 для классификации изображений.

Подходит для: Классификация изображений по классам CIFAR-10 · Оценка качества классификаторов на CIFAR-10 · Использование как базового примера дообучения ViT для классификации изображений

Модель на базе gBERT-large создаёт немецкие векторные эмбеддинги предложений для семантического поиска, сравнения и кластеризации.

Подходит для: семантический поиск по немецким документам · сравнение смыслового сходства немецких предложений · поиск парафразов на немецком языке

Немецкоязычная модель эмбеддингов для сравнения семантической близости предложений с поддержкой длинного контекста и уменьшения размерности векторов.

Подходит для: поиск немецких документов по смыслу · сравнение сходства немецких предложений · кластеризация немецких текстов по тематике

Модель превращает немецкие тексты в эмбеддинги для поиска и сравнения семантической близости, поддерживая контекст до 8192 токенов и сокращаемую размерность векторов.

Подходит для: семантический поиск по немецким документам · сравнение сходства немецких предложений · поиск дубликатов и перефразировок на немецком

Экспериментальная 7,1-миллиардная модель Mistral для диалогов и генерации ответов преимущественно на немецком языке с пониманием английского.

Подходит для: диалоговый помощник, отвечающий на немецком языке · генерация немецких текстов по инструкциям · ответы на немецкие вопросы

Экспериментальная модель RoBERTa среднего размера со случайной целью предобучения для извлечения признаковых представлений текста и изучения усвоения языковых свойств.

Подходит для: извлечение признаковых представлений текста · эксперименты с целями предобучения языковых моделей · изучение языковых свойств, усвоенных при предобучении

Компактная модель RoBERTa с предобучением на предсказание первого символа для извлечения признаков из текста.

Подходит для: получение векторных представлений текста · извлечение признаков из коротких и средних текстов · подготовка текстовых представлений для последующей обработки

Базовая модель RoBERTa со случайной целью предобучения для экспериментов с извлечением текстовых признаков и изучением языковых свойств.

Подходит для: эксперименты с извлечением признаков из текста · изучение влияния цели предобучения на языковые свойства · сравнение представлений модели со случайной целью предобучения

Экспериментальная модель RoBERTa с необычной задачей предобучения для извлечения признаков из текста и изучения языковых свойств.

Подходит для: извлечение векторных признаков из текста · сравнение влияния задач предобучения на языковые представления · исследование языковых свойств, усваиваемых моделью

Модель на базе архитектуры RoBERTa для извлечения признаков и векторных представлений текста.

Подходит для: получение векторных представлений текста · извлечение признаков для последующей обработки текста · подготовка представлений текста для классификатора

Среднеразмерная модель RoBERTa с предобучением shuffle + random для извлечения контекстных признаков из текста.

Подходит для: получение контекстных представлений текста · извлечение признаков для языковых экспериментов · подготовка признаков для downstream-моделей

Небольшая модель BERT/RoBERTa со случайной целью предобучения для экспериментов с извлечением текстовых признаков.

Подходит для: изучение влияния цели предобучения на языковые представления · извлечение признаков из коротких текстов в экспериментах · сравнение представлений случайно предобученной модели с другими BERT-моделями

Средняя модель RoBERTa с предобучением MLM для извлечения контекстных представлений текста.

Подходит для: извлечение контекстных векторов из текста · подготовка признаков для последующей NLP-модели · эксперименты с представлениями текста и целями предобучения

Компактная модель BERT с экспериментальной целью предобучения для извлечения признаков из текста и изучения языковых представлений.

Подходит для: извлечение векторных признаков из текста · эксперименты с целями предобучения BERT · анализ усвоения языковых свойств

Модель семейства BERT с предобучением на предсказание первого символа для извлечения признаковых представлений текста.

Подходит для: извлечение векторных представлений текста · получение признаков для последующей классификации текста · исследование влияния целей предобучения на языковые представления

Компактная модель RoBERTa, предварительно обученная с MLM, извлекает контекстные векторные представления текста для последующих NLP-задач.

Подходит для: получение контекстных эмбеддингов токенов · извлечение признаков из текстовых последовательностей · подготовка представлений текста для downstream NLP-моделей

Компактная модель RoBERTa с предобучением shuffle + random для извлечения признаков и контекстных представлений текста.

Подходит для: извлечение контекстных признаков из текста · получение векторных представлений текстовых последовательностей · подготовка признаков для последующих NLP-моделей

Дообученная на немецких твитах BERT-модель для классификации тональности немецкого текста.

Подходит для: определение тональности немецких твитов · анализ тональности немецких коротких сообщений · классификация немецких текстов по эмоциональной окраске

Производная модели sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2. Англоязычный энкодер предложений, создающий семантические векторы для поиска, сравнения и кластеризации текстов.

Подходит для: семантический поиск по коротким текстам · поиск похожих предложений и абзацев · кластеризация текстов по смыслу

Дообученная на Common Voice 11.0 модель Whisper для распознавания речи на хинди и её преобразования в текст.

Подходит для: расшифровка записей речи на хинди · распознавание хинди в аудиозаписях · подготовка текстовых транскриптов для субтитров на хинди