Модель Stanza для армянского языка выполняет разметку токенов и применяется в лингвистическом анализе текста.
Подходит для: Разметка токенов армянского текста · Лингвистический анализ текста на армянском языке · Обработка армянского текста в конвейере Stanza
Компактная модель SAN на PyTorch для генерации текста и экспериментов с альтернативной архитектурой языковых моделей.
Подходит для: эксперименты с генерацией текста на компактной языковой модели · изучение архитектуры SAN и её компонентов · оценка perplexity небольшой авторегрессионной модели
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
Полнопараметрическая SFT-модель на базе Qwen3-8B для исследований агентного обучения в стиле ARPO и генерации текста.
Подходит для: исследование SFT агентного поведения в стиле ARPO · эксперименты с диалоговой генерацией текста на базе Qwen3 · воспроизведение конфигурации обучения ARPO для Qwen3-8B
Компактная англоязычная базовая модель семейства Llama для продолжения текста и экспериментов с дообучением и эффективным инференсом.
Подходит для: продолжение англоязычного текста · эксперименты с компактными языковыми моделями · создание специализированной модели через дообучение
Компактная англоязычная базовая Llama-модель на 12,3 млн параметров для исследований обучения трансформеров, токенизации и спекулятивного декодирования.
Подходит для: изучение динамики обучения малых трансформеров · сравнение эффективности словарей токенизации разного размера · эксперименты со спекулятивным декодированием
Компактная англоязычная модель Llama на 12 млн параметров для экспериментов с генерацией текста и запуском на устройствах с ограниченными ресурсами.
Подходит для: эксперименты с авторегрессионной генерацией текста · изучение архитектуры Llama и механизмов внимания · проверка обучающих конвейеров на потребительском оборудовании
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
Дообученная модель Llama для генерации текста, основанная на neuphonic/neutts-nano.
Подходит для: генерация ответов на пользовательские запросы · создание коротких диалоговых ответов · локальный запуск текстовой генерации через Transformers
safetensors: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact