Мультиязычная модель на базе BERT оценивает релевантность пары «поисковый запрос — текстовый фрагмент» для повторного ранжирования результатов поиска.
Подходит для: повторное ранжирование результатов поиска · оценка релевантности пассажей поисковому запросу · улучшение выдачи Elasticsearch
Amber — открытая англоязычная модель LLaMA на 6,6 млрд параметров для генерации текста и изучения обучения LLM.
Подходит для: генерация продолжения английского текста · создание черновиков и простых текстовых ответов на английском · эксперименты с контрольными точками языковой модели
Производная модели IFM/Amber. Amber — открытая англоязычная модель LLaMA на 6,6 млрд параметров для генерации текста и изучения обучения LLM.
Подходит для: генерация продолжения английского текста · создание черновиков и простых текстовых ответов на английском · эксперименты с контрольными точками языковой модели
Модель XUT на 340 млн параметров для генерации аниме-иллюстраций по текстовым промптам.
Подходит для: создание аниме-портретов персонажей по описанию · генерация иллюстраций с тегами Danbooru · создание фэнтезийных и игровых сцен в аниме-стиле
Производная модели amber-tech/bert-multilingual-passage-reranking-msmarco. Мультиязычная модель на базе BERT оценивает релевантность пары «поисковый запрос — текстовый фрагмент» для повторного ранжирования результатов поиска.
Подходит для: повторное ранжирование результатов поиска · оценка релевантности пассажей поисковому запросу · улучшение выдачи Elasticsearch
Экспериментальная Qwen3-модель для маршрутизации обращений поддержки и извлечения SKU с количеством в JSON.
Подходит для: распределение обращений по очередям оплаты, входа и доставки · извлечение SKU и количества из текста заказа в JSON · проверка узкой адаптации форматов ответов для службы поддержки
Amber Meadow M2 — каузальная языковая модель семейства Qwen2 на 7,1 млрд параметров для генерации текста и диалоговых сценариев.
Подходит для: генерация ответов в диалоге · продолжение и перефразирование текста · создание черновиков документов
Дообученная DistilRoBERTa преобразует англоязычные запросы и описания вакансий в эмбеддинги для семантического поиска и сопоставления.
Подходит для: поиск вакансий по текстовому запросу соискателя · ранжирование описаний вакансий по соответствию запросу · поиск похожих описаний вакансий