Мультимодальная модель ServiceNow на 15 млрд параметров для диалоговых задач, рассуждений и анализа изображений.
Подходит для: ответы на вопросы по изображению · генерация и анализ кода · решение логических и многошаговых задач
APAR-7B — дообученная Llama-модель для ускоренной параллельной авторегрессионной генерации текста при обслуживании LLM.
Подходит для: ускорение генерации текста в сервисе LLM · снижение задержки ответов языковой модели при высокой нагрузке · увеличение пропускной способности сервера генерации
Производная модели CollectionStudio/Trinity-Large-TrueBase. Базовая разреженная MoE-модель Arcee AI для исследований предобучения, анализа поведения и последующего дообучения.
Подходит для: исследование поведения модели после масштабного предобучения · анализ маршрутизации экспертов и балансировки нагрузки в MoE · пробинг и интерпретируемость языковой модели
APAR-13B — дообученная Llama-модель для генерации текста с параллельным авторегрессионным декодированием и повышением эффективности обслуживания.
Подходит для: генерация текста при высокой нагрузке · ускорение декодирования ответов языковой модели · развертывание LLM с меньшим потреблением KV-кэша
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 модель выделяет и классифицирует персональные и конфиденциальные данные в русском тексте для локальной фильтрации и маскирования.
Подходит для: поиск и маскирование имён, телефонов и адресов в русском тексте · обнаружение электронных адресов и URL в документах · выявление номеров счетов и секретов в сообщениях
Базовая модель Arcee AI на 6 млрд параметров с архитектурой MoE, предназначенная для дальнейшего дообучения под специализированные задачи генерации текста.
Подходит для: дообучение языковой модели под внутренние документы компании · адаптация модели для специализированного текстового ассистента · создание предметной модели генерации текста
Arbor-8B — объединённая модель Llama 3.1 на 7,5 млрд параметров для текстового чата и ролевого общения.
Подходит для: ведение ролевых диалогов · общение с чат-ботом · генерация продолжения диалога
Компактная экспериментальная Llama-модель для генерации текста, полученная слиянием arco и Danube 3 500M.
Подходит для: эксперименты с генерацией текста на компактной модели · zero-shot оценка на тестах общего знания · сравнение небольших языковых моделей на бенчмарках
Экспериментальная компактная языковая модель appvoid для генерации текста и изучения обобщения рассуждений.
Подходит для: эксперименты с генерацией текста небольшой языковой моделью · сравнение компактных моделей на бенчмарках рассуждений · исследование объединения слоёв языковых моделей
Производная модели arcee-ai/Trinity-Nano-Base-Pre-Anneal. Базовая модель Arcee AI на 6 млрд параметров с архитектурой MoE, предназначенная для дальнейшего дообучения под специализированные задачи генерации текста.
Подходит для: дообучение языковой модели под внутренние документы компании · адаптация модели для специализированного текстового ассистента · создание предметной модели генерации текста
Производная модели arcee-ai/Trinity-Large-Base. 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
Aria-UI — мультимодальная модель для понимания инструкций и взаимодействия с графическими интерфейсами в составе GUI-агентов.
Подходит для: привязка текстовой инструкции к элементам интерфейса на скриншоте · выполнение задач в приложениях Android с GUI-агентом · управление веб-интерфейсом по текстовым инструкциям
Базовая разреженная MoE-модель Arcee AI для исследований предобучения, анализа поведения и последующего дообучения.
Подходит для: исследование поведения модели после масштабного предобучения · анализ маршрутизации экспертов и балансировки нагрузки в MoE · пробинг и интерпретируемость языковой модели
Arcle V1 — локальная мультимодальная модель на 5,84 млрд параметров для диалога, рассуждений, обработки изображений, документов, речи и видео.
Подходит для: ответы на вопросы и диалог с локальным ассистентом · решение математических задач и задач на естественные науки · извлечение текста из изображений и документов
Компактная англоязычная чат-модель Particle 1.6 на 109,5 млн параметров для исследований, оценки и небольших демонстраций.
Подходит для: изучение обучения языковой модели с нуля на масштабе около 100 млн параметров · оценка компактной модели в коротких диалогах на английском языке · создание небольшой демонстрации текстового чат-бота