BEiT large — модель Microsoft на базе Vision Transformer для семантической сегментации изображений, дообученная на ADE20K.

Подходит для: создание карты классов объектов и областей на изображении · сегментация городских и интерьерных сцен · выделение пиксельных областей для анализа изображений

BEiT-base — модель Vision Transformer для классификации изображений и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация изображений по классам ImageNet · определение объектов и сцен на фотографиях · извлечение признаков изображений для последующего обучения классификатора

BEiT Base — предварительно обученный Vision Transformer для классификации изображений и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация изображений · извлечение признаков из изображений для обучения классификатора · дообучение модели компьютерного зрения на размеченном наборе изображений

BEiT Base Patch16 224 — vision transformer для классификации изображений и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet · извлечение эмбеддингов изображений для поиска похожих изображений · получение визуальных признаков для последующих задач компьютерного зрения

BEiT-base-patch16-224 — трансформерная модель Microsoft для классификации изображений по классам ImageNet и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация фотографий по классам ImageNet · распознавание объектов на изображениях общего назначения · извлечение признаков изображений для последующего обучения классификатора

BEiT-base, дообученная на ADE20k, размечает пиксели изображения по классам объектов и сцен.

Подходит для: создание карты классов объектов на фотографии · семантическая сегментация комнат и интерьеров · анализ городских и уличных сцен

BEiT Base Patch16 384 классифицирует изображения и извлекает их визуальные признаки.

Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet · получение эмбеддингов изображений для поиска похожих объектов · использование визуального бэкбона в компьютерном зрении

BiCA-Base — дообученная BERT-модель для создания текстовых эмбеддингов и семантического поиска.

Подходит для: семантический поиск по предложениям и абзацам · оценка сходства между текстами · поиск парафраз

Компактная байтовая авторегрессионная модель BET для генерации текста и исследований повторного использования вычислений в циклах уточнения.

Подходит для: эксперименты с рекуррентными трансформерами и повторным использованием весов · исследование влияния числа циклов уточнения на генерацию текста · генерация коротких продолжений текста в контексте до 512 байтов

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

Пакет VertexAIco для локального запуска 1-битной чат-модели Bonsai-27B через MLX на Mac с Apple Silicon.

Подходит для: локальные диалоги с языковой моделью на Mac · следование инструкциям и ответы на запросы · суммаризация результатов поиска

BEiT Large — модель Vision Transformer для классификации изображений по 1000 классам ImageNet и извлечения признаков изображений.

Подходит для: Классификация изображений по классам ImageNet · Получение признаков изображений для последующего обучения классификатора · Создание базовой модели для дообучения на размеченном наборе изображений

BEiT Large классифицирует изображения и может служить backbone для извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet · извлечение эмбеддингов изображений · использование как визуального backbone в компьютерном зрении

BEiT Large — визуальная трансформерная модель для классификации изображений и извлечения признаков.

Подходит для: классификация изображений по классам ImageNet · извлечение признаков из изображений · получение эмбеддингов изображений

BEiT-base-patch16-384 — модель Vision Transformer для классификации изображений по классам ImageNet-1k.

Подходит для: классификация изображений по 1000 классам ImageNet · распознавание объектов на фотографиях · извлечение визуальных признаков для собственного классификатора

BEiT Large — модель Microsoft на базе Vision Transformer для классификации изображений по классам ImageNet и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация изображений по классам ImageNet · распознавание объектов на фотографиях · извлечение признаков изображений для downstream-задач

BEiT-3 Base — модель на основе Vision Transformer для классификации изображений и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: Классификация объектов на изображениях ImageNet-1k · Извлечение признаков изображения для компьютерного зрения · Построение визуальных эмбеддингов для последующей обработки

BEiT Large — визуальный Transformer для классификации изображений и извлечения признаков, дообученный на ImageNet-22k и ImageNet-1k.

Подходит для: классификация объектов на изображениях · извлечение признаковых векторов изображений · использование визуального backbone в пайплайне компьютерного зрения

BEiT Base Patch16 224 — Vision Transformer для классификации изображений и извлечения визуальных признаков, обученный и дообученный на ImageNet-22k.

Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet-22k · извлечение признаков изображений для последующей ML-модели · использование визуального backbone в компьютерном зрении

Небольшая двуязычная русско-английская языковая модель Beetle для исследования усвоения английского как второго языка и межъязыковой обработки.

Подходит для: исследование усвоения английского как второго языка · прогнозирование времени чтения на русском и английском · оценка грамматичности двуязычных текстов

pytorch: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact

Eumyella-120b — объединённая языковая модель на базе Llama для генерации текста и диалогового общения.

Подходит для: генерация ответов в диалоговом ассистенте · продолжение заданного текста · создание художественных и ролевых диалогов

Объединённая плотная Llama-модель на 120,1 млрд параметров для генерации текста и диалогов с контекстом до 32 764 токенов.

Подходит для: генерация продолжений текста · диалоговое взаимодействие с языковой моделью · создание развёрнутых ответов на текстовые запросы

Крупная Llama-модель, полученная слиянием двух чекпойнтов и предназначенная для генерации текста и диалоговых ответов.

Подходит для: генерация ответов в диалоге · выполнение текстовых инструкций · создание черновиков и продолжение текста