Англоязычный трансформер BART с encoder-decoder архитектурой для извлечения признаков и дообучения на задачах понимания и генерации текста.

Подходит для: извлечение признаков из английского текста · заполнение пропусков в тексте · дообучение для суммаризации документов

BART-large, дообученная на MultiNLI, классифицирует тексты по заданным пользователем меткам без отдельного обучения на этих классах.

Подходит для: тематическая классификация текстов по произвольным категориям · маршрутизация обращений по заданным типам запросов · оценка соответствия текста пользовательским меткам

Англоязычная encoder-decoder модель BART для извлечения признаков и дообучения на задачах генерации и понимания текста.

Подходит для: извлечение признаков из английского текста · восстановление пропущенных фрагментов текста · дообучение для суммаризации документов

Компактная дистиллированная модель BERT для понимания естественного языка и дообучения под конкретные задачи.

Подходит для: дообучение для классификации текстов · дообучение для анализа тональности · дообучение для распознавания сущностей

Многоязычная Seq2Seq-модель для дообучения на машинный перевод между 50 языками и другие задачи преобразования текста.

Подходит для: дообучение модели для перевода между поддерживаемыми языками · создание многоязычной системы машинного перевода · адаптация к преобразованию текста на нескольких языках

BARThez — предварительно обученная французская модель BART для генерации текста, суммирования и заполнения пропусков.

Подходит для: абстрактивное суммирование французских текстов · восстановление пропущенных слов во французских предложениях · генерация продолжения французского текста

Небольшая модель BART для классификации текста.

Подходит для: Классификация текстовых последовательностей · Присвоение тексту категории из заданного набора классов · Использование как тестовой модели классификации

PLBART-base — предварительно обученный encoder-decoder Transformer для понимания и генерации кода и связанного с ним текста.

Подходит для: создание краткого описания исходного кода · генерация кода по текстовому описанию · перевод кода между языками программирования

Дообученная Whisper-модель для транскрибирования фризской речи, обученная на Common Voice 22.0.

Подходит для: транскрибирование записей речи на фризском языке · распознавание фризской речи в пользовательских голосовых записях · создание текстовых расшифровок аудиоклипов Common Voice

BAAR2-3M — ресурсы шектеулі құрылғыларда көптілді жеңіл чат пен RAG үшін әзірленген шағын алдын ала оқытылған тілдік модель.

Подходит для: Ендірілген құрылғыда жеңіл чат-бот іске қосу · Шеткі құрылғыда офлайн диалог құру · Шағын құрылғыда көптілді сұрақ-жауап жүйесін құру

Дистиллированная модель BART для классификации текстов по заданным категориям без отдельного обучения на них.

Подходит для: классификация обращений по заданным категориям · маршрутизация текстовых запросов по темам · тематическая разметка документов заданным списком меток

Биомедицинская генеративная модель BART для задач преобразования и генерации текста в медицинском и биологическом контексте.

Подходит для: генерация биомедицинского текста · преобразование текста в задачах биомедицины · дообучение для генерации медицинских текстов

Компактная мультиязычная модель на 95 млн параметров для генерации текста и диалогов, в том числе в лёгких RAG-сценариях на устройствах с ограниченными ресурсами.

Подходит для: развёртывание чат-бота на маломощном периферийном устройстве · генерация ответов по контексту, полученному из векторного поиска · создание лёгкого мультиязычного диалогового интерфейса во встраиваемой системе

Предварительно обученная нидерландская модель BERT для заполнения пропусков и использования в качестве основы для языковых задач после дообучения.

Подходит для: предсказание пропущенного слова в нидерландском тексте · дообучение модели для распознавания именованных сущностей на нидерландском · дообучение модели для частеречной разметки нидерландского текста

BAAR3-19M — компактная многоязычная языковая модель для генерации текста и диалогов на устройствах с ограниченными ресурсами.

Подходит для: генерация коротких ответов на периферийном устройстве · многоязычный диалог во встроенной системе · локальное создание текста при ограниченных вычислительных ресурсах

BAAR4-3M — компактная многоязычная языковая модель для генерации текста и диалогов на устройствах с ограниченными ресурсами.

Подходит для: локальные диалоговые интерфейсы на маломощных устройствах · прототипирование компактного многоязычного чат-бота · эксперименты с генерацией текста на edge-устройствах

KoBART-base-v1 — корейская модель BART для извлечения текстовых признаков и получения скрытых представлений.

Подходит для: получение векторных представлений корейского текста · извлечение признаков для последующей классификации текста · подготовка признаков для корейских NLP-систем

Корейская модель BART для извлечения признаков из текста и использования в последующих NLP-задачах.

Подходит для: извлечение признаков из корейских текстов · получение представлений корейских предложений для классификации · подготовка корейских текстовых данных для тонкой настройки NLP-моделей

BAAR5-9M — компактная мультиязычная модель генерации текста для диалогов и лёгких локальных RAG-систем на устройствах с ограниченными ресурсами.

Подходит для: локальный чат на маломощном устройстве · генерация ответов в мультиязычном диалоговом интерфейсе · прототипирование лёгкого чат-бота

BAAR2-9M — компактная многоязычная предварительно обученная модель для диалоговой генерации и генерации ответов с контекстом RAG на устройствах с ограниченными ресурсами.

Подходит для: диалоговый помощник на маломощном устройстве · генерация ответов на нескольких языках · генерация ответов по контексту из RAG

Дообученная модель BART для генерации текста, назначение которой карточка не уточняет.

Подходит для: экспериментальная генерация короткого текста · проверка генерации текста архитектурой BART · оценка модели на пользовательских текстовых промптах

Компактная модель BART для быстрого текстового скрининга психического состояния и анализа дистресса.

Подходит для: предварительный скрининг психического состояния по тексту · выявление признаков эмоционального дистресса в сообщениях · анализ текстовых обращений в системах поддержки

BAAR2.2-3M — компактная многоязычная предобученная модель для диалоговой генерации текста на устройствах с ограниченными ресурсами.

Подходит для: базовый чат на маломощном встраиваемом устройстве · генерация коротких ответов на простые вопросы · многоязычный диалог на периферийном устройстве

BAAR2.3-3M — сверхкомпактная многоязычная языковая модель для диалоговой генерации текста на устройствах с ограниченными ресурсами.

Подходит для: локальный чат на маломощном встроенном устройстве · генерация коротких ответов на вопросы на поддерживаемых языках · создание лёгкого диалогового интерфейса для edge-устройства