Falcon-7B — базовая авторегрессионная языковая модель TII для генерации текста и дальнейшего дообучения под прикладные задачи.
Подходит для: генерация продолжения текста · создание основы для дообучения чат-бота · дообучение для суммаризации
Англоязычная модель EleutherAI с 1,2 млрд параметров для генерации текста и исследований поведения и интерпретируемости языковых моделей.
Подходит для: исследование интерпретируемости языковых моделей · сравнение генерации моделей разного размера · анализ влияния этапа обучения на поведение модели
Англоязычная модель EleutherAI на 410M для продолжения текста и контролируемых исследований поведения и интерпретируемости языковых моделей.
Подходит для: исследование интерпретируемости языковых моделей · сравнение генерации моделей разных размеров на одинаковых данных · анализ влияния этапов обучения на поведение модели
Исследовательская англоязычная модель EleutherAI на 1,7 млрд параметров для генерации текста и экспериментов с поведением и интерпретируемостью языковых моделей.
Подходит для: изучение поведения языковых моделей в контролируемых экспериментах · исследование интерпретируемости трансформеров · сравнение моделей разного размера на одинаковых данных
Черновая модель Liquid AI для speculative decoding, ускоряющая генерацию LiquidAI/LFM2.5-8B-A1B при использовании совместимого инференс-сервера.
Подходит для: ускорение генерации текста на LFM2.5-8B-A1B через speculative decoding · снижение задержки инференса в SGLang · ускорение генерации на Apple Silicon с Metal
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
Компактная модель семейства LLaMA для генерации текста, представленная как тестовый вариант.
Подходит для: проверка запуска генерации текста через Transformers · эксперименты с небольшими причинными языковыми моделями · тестирование интеграции с сервером текстовой генерации
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
Диалоговая модель Qwen2 с 1,5 млрд параметров, дообученная для генерации текста по юридической тематике Индонезии.
Подходит для: черновые ответы на вопросы об индонезийском праве · подготовка юридических текстов на основе запроса · диалоговая консультация по юридическим темам Индонезии
Англоязычная авторегрессионная модель EleutherAI с 1,2 млрд параметров для исследований генерации и интерпретируемости языковых моделей.
Подходит для: изучение поведения авторегрессионной языковой модели · эксперименты по интерпретируемости трансформеров · сравнение моделей разных размеров на контролируемых данных
Предварительно дообученная на монолингвистических данных языковая модель LLaMA-2 на 13 млрд параметров, служащая основой для дальнейшей настройки ALMA.
Подходит для: Продолжение текста на основе контекста · Эксперименты с промежуточным этапом обучения ALMA · Дальнейшая настройка языковой модели с помощью LoRA-адаптера
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
Дообученная на индонезийских юридических консультациях и вопросах модель Qwen2.5 с 1,5 млрд параметров для генерации ответов.
Подходит для: ответы на юридические вопросы на индонезийском языке · подготовка черновиков юридических консультаций · объяснение правовых понятий на индонезийском языке
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
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
Небольшая 14,7-миллионная модель Transformers для генерации текста.
Подходит для: продолжение коротких текстовых фрагментов · эксперименты с генерацией текста · обучение и прототипирование языковых моделей
Черновая модель Liquid AI для ускорения генерации LFM2.5-1.2B-Instruct методом спекулятивного декодирования с точным сохранением результата целевой модели.
Подходит для: ускорение генерации текста моделью LFM2.5-1.2B-Instruct в SGLang · ускорение локального инференса LFM2.5 на устройствах Apple Silicon · спекулятивное декодирование для задач математики и ответов на вопросы
Компактная базовая языковая модель Kyutai на 1,9 млрд параметров для генерации и понимания текста на 24 языках ЕС.
Подходит для: генерация продолжений текста на языках ЕС · исследование многоязычного языкового моделирования · оценка знаний модели на текстовых бенчмарках
Экспериментальная 7,1-миллиардная модель Mistral для генерации текста и проверки конвейеров обучения и оценки LLM.
Подходит для: генерация текста на английском языке · эксперименты с конвейерами обучения LLM · проверка методов предварительной обработки данных
Базовая многоязычная рекуррентная модель RWKV-7 на 7,8 млрд параметров для генерации текста и диалогов с постоянным размером состояния.
Подходит для: генерация продолжения текста · создание диалоговых приложений на основе базовой языковой модели · локальный инференс многоязычной языковой модели на GPU
Небольшая каузальная языковая модель Dynamic ALiBi для экспериментальной генерации текста, обученная на варианте BabyLM 100M.
Подходит для: эксперименты с генерацией короткого текста · сравнение языковых моделей на BabyLM · изучение влияния Dynamic ALiBi на генерацию
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 модель Transformers на 27,6 млн параметров для авторегрессионной генерации текста и экспериментов с подходом dynamic ALiBi.
Подходит для: продолжение заданного текста · генерация коротких текстовых образцов · эксперименты с небольшими языковыми моделями
Производная модели haoranxu/ALMA-13B-Pretrain. Предварительно дообученная на монолингвистических данных языковая модель LLaMA-2 на 13 млрд параметров, служащая основой для дальнейшей настройки ALMA.
Подходит для: Продолжение текста на основе контекста · Эксперименты с промежуточным этапом обучения ALMA · Дальнейшая настройка языковой модели с помощью LoRA-адаптера