BLOOMZ-560M — дообученная многоязычная модель BigScience для выполнения текстовых инструкций и задач zero-shot.

Подходит для: перевод коротких фраз по инструкции · ответы на вопросы на разных языках · определение тональности текста

Мультиязычная авторегрессионная модель BigScience примерно на 3 млрд параметров для генерации текста и исследований LLM.

Подходит для: продолжение текста на нескольких языках · создание черновиков и вариантов формулировок · генерация текста на языках с меньшими ресурсами

Многоязычная авторегрессионная модель BigScience с 1,07 млрд параметров для генерации текста, исследований и последующего дообучения.

Подходит для: генерация продолжения текста на нескольких языках · эксперименты с авторегрессионными языковыми моделями · создание специализированной языковой модели через дообучение

BLOOM-560m — многоязычная языковая модель BigScience на 560 млн параметров для генерации текста и адаптации к прикладным задачам.

Подходит для: генерация продолжения текста на нескольких языках · изучение поведения и характеристик языковых моделей · извлечение информации из текста

Многоязычная модель BigScience на базе mT5-small для выполнения инструкций и генерации ответов на разнообразных задачах.

Подходит для: перевод коротких фраз по инструкции · классификация тональности или позиции текста · объяснение понятий на заданном языке

Многоязычная авторегрессионная модель BigScience для генерации текста и экспериментов с языковыми моделями.

Подходит для: генерация продолжения текста · эксперименты с генерацией формулировок · извлечение информации из текста

Многоязычная базовая языковая модель TokSuite для исследований влияния токенизатора BLOOM на генерацию и устойчивость текста.

Подходит для: сравнение влияния токенизаторов на поведение языковых моделей · исследование устойчивости генерации к опечаткам и искажениям текста · оценка обработки многоязычных текстов с диакритикой и разными системами письма

Многоязычная авторегрессионная языковая модель BigScience с 176 млрд параметров для генерации текста и исследований LLM.

Подходит для: продолжение текста по промпту · генерация черновиков на разных языках · эксперименты с многоязычными языковыми моделями

Мультиязычная модель BigScience на 7,1 млрд параметров, дообученная следовать инструкциям и выполнять текстовые задачи на разных языках.

Подходит для: перевод коротких фраз между языками · ответы на вопросы, сформулированные естественным языком · классификация тональности текста по инструкции

Многоязычная авторегрессионная модель BigScience примерно на 7,1 млрд параметров для генерации текста и дообучения под специализированные задачи.

Подходит для: продолжение заданного текста · генерация текста на нескольких языках · создание предобученной основы для дообучения

Многоязычная модель BigScience на 3 млрд параметров, которая следует текстовым инструкциям и выполняет разнообразные задачи генерации zero-shot.

Подходит для: перевод текста по инструкции · классификация тональности и позиции высказывания · создание связанных поисковых запросов

Дообученная многоязычная модель BLOOM-560m для генерации текста и экспериментов с языковыми задачами.

Подходит для: генерация текста на нескольких языках · создание ответов на вопросы по-французски · эксперименты с продолжением и переформулированием текста

Англоязычная модель RoBERTa, дообученная на текстах о кибербезопасности для восстановления скрытых слов и адаптации к профильным NLP-задачам.

Подходит для: восстановление скрытых слов в текстах о кибербезопасности · подготовка основы для классификации текстов о киберугрозах · дообучение распознаванию сущностей в отчетах об угрозах

Мультиязычная модель BigScience на основе mT5-XL для выполнения инструкций и генерации текста по запросам на разных языках.

Подходит для: перевод коротких фраз по инструкции · ответы на вопросы на разных языках · классификация тональности или позиции текста

Мультиязычная модель BigScience на 1,1 млрд параметров для генерации текста и выполнения инструкций на разных языках.

Подходит для: перевод коротких фраз между языками · ответы на вопросы по текстовой инструкции · определение тональности или позиции высказывания

Мультиязычная модель mT5, дообученная следовать текстовым инструкциям для выполнения задач вроде перевода, ответов на вопросы и генерации текста.

Подходит для: перевод фраз между языками по текстовой инструкции · ответы на вопросы на разных языках · классификация тональности текста

Англоязычная авторегрессионная модель RWKV-4 на 7 млрд параметров для генерации текста по запросу.

Подходит для: генерация продолжения английского текста · написание черновиков и творческих текстов · эксперименты с авторегрессионным языковым моделированием

Многоязычная модель BigScience на 1,7 млрд параметров, дообученная выполнять инструкции и разнообразные языковые задачи по текстовым запросам.

Подходит для: перевод коротких фраз по инструкции · ответы на вопросы на нескольких языках · классификация тональности текста

Англоязычная модель T5 от BigScience для выполнения разнообразных NLP-задач по инструкциям на естественном языке без отдельного дообучения под каждую задачу.

Подходит для: классификация тональности отзывов · определение дубликатов вопросов · ответы на вопросы по текстовому контексту

BLOOMZ — дообученная многоязычная языковая модель для выполнения инструкций и генерации текста по запросам на разных языках.

Подходит для: перевод коротких фраз по текстовой инструкции · ответы на вопросы на разных языках · классификация тональности или позиции текста

35-миллиардная MoE-модель InternScience в формате GGUF F16 для многошагового агентного поиска, научных и инженерных задач с использованием инструментов.

Подходит для: многошаговый поиск информации в интернете · разбиение сложной задачи на план и последовательность действий · научные рассуждения и ответы на исследовательские вопросы

Мультиязычная модель mT5, дообученная следовать инструкциям и выполнять широкий круг текстовых задач zero-shot.

Подходит для: перевод текста по инструкции · ответы на вопросы на разных языках · классификация тональности по текстовому запросу

Компактная модель Qwen3-1.7B, дообученная на траекториях Qwen3-32B для выполнения многошаговых задач в научной среде ScienceWorld.

Подходит для: прохождение задач в симуляторе ScienceWorld · выбор действий по последовательности наблюдений среды · многошаговое выполнение научных задач в формате ReAct

Китайскоязычная модель BLOOM на 1,4–1,7 млрд параметров для генерации текста с уменьшенным словарём токенизатора.

Подходит для: генерация китайского текста · продолжение китайских текстовых фрагментов · создание черновиков и коротких текстов на китайском языке