BERT-модель для создания португалоязычных эмбеддингов предложений, семантического поиска, сравнения и кластеризации текстов.

Подходит для: семантический поиск по португальским документам · сравнение смысловой близости португальских предложений · кластеризация португалоязычных текстов

Дообученная на базе Qwen2.5-3B-Instruct языковая модель для целенаправленного принятия решений и выполнения заданий в ALFWorld.

Подходит для: выбор последовательности действий для достижения цели в ALFWorld · планирование поведения агента в текстовой среде · проверка применения знаний о мире при решении задач

Специализированная модель Qwen2.5 для выбора действий языкового агента в текстовой среде ALFWorld.

Подходит для: выбор допустимого действия в текстовых задачах ALFWorld · воспроизведение экспериментов Agent-G2 в ALFWorld · исследование долгосрочных языковых агентов

SEED-ALFWorld-3B — дообученная текстовая модель Qwen2.5-3B-Instruct для выполнения задач в виртуальной среде ALFWorld.

Подходит для: выбор действий по текстовой истории взаимодействия с ALFWorld · выполнение последовательных задач в виртуальной среде · навигация и взаимодействие с объектами по текстовым инструкциям

Дообученная BERT-модель для предсказания пропущенных токенов в португальском тексте, связанная с исследованием JurisBERT.

Подходит для: восстановление замаскированных слов в португальских текстах · подстановка пропущенных терминов в юридических документах на португальском · получение контекстных представлений португальских фраз через задачу заполнения масок

Дообученная 3,1-миллиардная Qwen2.5-модель для генерации текста и задач агента в среде ALFWorld.

Подходит для: генерация действий и ответов агента в ALFWorld · эксперименты с дистилляцией языковых моделей на задачах взаимодействия со средой · создание диалогового агента для сценариев, подобных ALFWorld

BERT-модель создаёт векторные представления португальских предложений и абзацев для семантического поиска, сравнения и кластеризации.

Подходит для: семантический поиск по португалоязычным документам · поиск похожих предложений на португальском языке · сравнение семантической близости двух текстов

Дообученная методом дистилляции модель Qwen2.5 на 1,5 млрд параметров для генерации текста и выполнения задач в ALFWorld.

Подходит для: выполнение текстовых задач в среде ALFWorld · генерация ответов агента в интерактивных сценариях · диалоговое взаимодействие с языковым агентом

Экспериментальная небольшая авторегрессионная модель Dynamic ALiBi для генерации продолжений текста.

Подходит для: эксперименты с генерацией текста на малых языковых моделях · сравнение вариантов Dynamic ALiBi в обучении языковых моделей · изучение чекпойнтов BabyLM по эпохам

Промежуточная версия Qwen2.5-7B-Instruct, дообученная методом CCPO для управления текстовым агентом в бытовых задачах ALFWorld.

Подходит для: выбор следующего действия в текстовой симуляции бытовых задач · выполнение многошаговых инструкций в ALFWorld · оценка экспериментальных методов распределения заслуг в обучении агентной политики

BERT-модель Sentence-Transformers для построения 768-мерных эмбеддингов португальских предложений и абзацев, включая семантический поиск и кластеризацию.

Подходит для: поиск похожих юридических текстов на португальском языке · семантический поиск по португалоязычным документам · кластеризация португальских предложений по смыслу

Небольшая авторегрессионная модель DynamicAlibi для генерации текстовых продолжений по промпту.

Подходит для: генерация продолжения короткого текста · эксперименты с компактными языковыми моделями · тестирование генерации текста через Transformers

diffusers: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact

Базовая разреженная MoE-модель Arcee AI для генерации текста, исследований предобучения и последующего дообучения.

Подходит для: исследование поведения языковой модели после масштабного предобучения · изучение маршрутизации и балансировки экспертов MoE · зондирование и интерпретируемость языковой модели

Дообученная на базе Qwen2.5-7B-Instruct модель для целенаправленного принятия решений в текстовой среде ALFWorld.

Подходит для: выбор действий для выполнения целей в ALFWorld · планирование последовательности действий в интерактивной среде · генерация текстовых решений с опорой на знания о мире

Компактная 15-миллионная модель Transformers для авторегрессионной генерации текста с архитектурной особенностью ALiBi.

Подходит для: эксперименты с генерацией текста · тестирование компактных языковых моделей · локальная генерация коротких текстов

Промежуточная версия Qwen2.5-7B-Instruct, дообученная методом CCPO для управления текстовым агентом в бытовом бенчмарке ALFWorld.

Подходит для: выполнение бытовых задач в текстовой среде ALFWorld · выбор следующего действия агента по текстовому наблюдению · эксперименты с обучением многоходовых агентов с подкреплением

Экспериментальная языковая модель Arcee.ai с гибридным вниманием KDA и NoPE для исследований эффективности внимания и математических рассуждений.

Подходит для: исследование гибридных архитектур внимания · сравнение линейного и полного внимания · оценка памяти и KV-кэша при обработке контекста

Экспериментальный чекпойнт Qwen3-1.7B, дообученный для многоходового выбора действий в среде ALFWorld.

Подходит для: выполнение бытовых заданий в симуляторе ALFWorld · выбор следующего действия по текстовому наблюдению среды · многоходовое планирование в формате ReAct

Небольшая 14,7-миллионная модель Transformers для генерации текста.

Подходит для: продолжение коротких текстовых фрагментов · эксперименты с генерацией текста · обучение и прототипирование языковых моделей

Дообученная на данных ALFWorld модель Qwen2.5-7B для генерации текста в сценариях взаимодействия с виртуальной средой.

Подходит для: генерация текстовых действий и ответов в сценариях ALFWorld · эксперименты с агентами, выполняющими задания в виртуальной среде · исследование применения языковых моделей для пошагового взаимодействия со средой

Дообученная на траекториях Qwen3-32B модель Qwen3-1.7B для многошагового следования инструкциям и выбора действий в текстовой среде ALFWorld.

Подходит для: выбор следующего действия в ALFWorld по текстовым наблюдениям · выполнение многошаговых инструкций в текстовой среде · эксперименты с обучением агентных моделей на траекториях учителя

Дообученный языковой агент Qwen2.5 для выбора действий и исследований в текстовой среде ALFWorld.

Подходит для: выбор допустимого действия в задании ALFWorld · воспроизведение экспериментов Agent-G2 в ALFWorld · исследование долгосрочных языковых агентов

Дообученная на ALFWorld модель Qwen3-4B для генерации текста и действий языкового агента в интерактивной среде.

Подходит для: управление агентом в сценариях ALFWorld · выполнение текстовых инструкций в интерактивной среде · оценка агента на знакомых сценариях ALFWorld