Базовая модель Gemma 4 E2B, продолжившая предобучение на ассамских текстах для генерации и дальнейшей адаптации языковых моделей.
Подходит для: генерация текста на ассамском языке · продолжение ассамского текста · создание производных моделей для ассамского языка
pytorch: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
Модель на базе GPT-2 генерирует английские перефразировки для расширения обучающих данных NLU-систем.
Подходит для: генерация перефразировок пользовательских запросов · расширение обучающих данных для систем NLU · создание вариантов формулировок для интентов
GPT-2, дообученная на наборе пар перефразирований, для естественного преобразования запросов виртуального помощника.
Подходит для: переформулирование просьбы для отправки сообщением другому человеку · преобразование запроса помощнику в обращение к адресату · перефразирование текста напоминания как инструкции пользователю
pytorch: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
Модель GPT-2 для генерации текста и исправления грамматических ошибок.
Подходит для: исправление грамматики в коротких текстах · корректура пользовательских сообщений · исправление ошибок в черновиках
Дообученный ViT классифицирует изображения как подлинные или deepfake для первичной проверки их подлинности.
Подходит для: проверка фотографии на признаки deepfake · предварительная модерация подозрительных изображений · классификация изображений на реальные и поддельные
safetensors: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
safetensors: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
safetensors: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
Дообученная на CoNLL-2003 модель BERT для разметки токенов и извлечения именованных сущностей из текста.
Подходит для: извлечение именованных сущностей из текста · разметка слов и токенов последовательными метками · распознавание сущностей в данных, похожих на CoNLL-2003
Дообученная на CoNLL-2003 модель BERT для разметки частей речи и извлечения именованных сущностей из текста.
Подходит для: разметка частей речи в предложениях · извлечение имен людей, организаций и мест из текста · автоматическая разметка токенов в текстовом корпусе
Обученный агент DQN выбирает действия в Atari Space Invaders в среде SpaceInvadersNoFrameskip-v4.
Подходит для: игра в Atari Space Invaders · проверка агента DQN в среде SpaceInvadersNoFrameskip-v4 · эксперименты с обучением с подкреплением
Производная модели MrBenjaroo/ppo-LunarLander-v3-veryBadTest. Обученный агент PPO для управления посадочным модулем в симуляции LunarLander-v3.
Подходит для: управление посадочным модулем в LunarLander-v3 · эксперименты с алгоритмом PPO · обучение и демонстрация обучения с подкреплением на Gymnasium
Агент REINFORCE на PyTorch управляет тележкой в CartPole-v1, удерживая шест в равновесии.
Подходит для: управление тележкой в симуляции CartPole-v1 · демонстрация алгоритма REINFORCE · изучение обучения с подкреплением на простой среде управления
Обученный агент A2C для управления роборукой Panda в среде PandaReachDense-v3.
Подходит для: обучение робота Panda достижению целевой точки · запуск агента в среде PandaReachDense-v3 · эксперименты с A2C и обучением с подкреплением