pytorch: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
pytorch: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
pytorch: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
Небольшая англоязычная авторегрессионная модель EleutherAI для исследований генерации текста и поведения языковых моделей.
Подходит для: исследование интерпретируемости языковых моделей · эксперименты с предсказанием следующего токена · сравнение контрольных точек обучения Pythia
JiRack Ultra 14B — 14-миллиардная диалоговая модель CMSManhattan для генерации текста, локального CPU-инференса и сценариев с RAG и вызовом инструментов.
Подходит для: генерация ответов в диалоговом интерфейсе · локальный запуск языковой модели на CPU · подготовка ответов по внутренним документам в RAG-системе
Англоязычная модель EleutherAI с 1,2 млрд параметров для генерации текста и исследований поведения и интерпретируемости языковых моделей.
Подходит для: исследование интерпретируемости языковых моделей · сравнение генерации моделей разного размера · анализ влияния этапа обучения на поведение модели
Англоязычная модель EleutherAI на 410M для продолжения текста и контролируемых исследований поведения и интерпретируемости языковых моделей.
Подходит для: исследование интерпретируемости языковых моделей · сравнение генерации моделей разных размеров на одинаковых данных · анализ влияния этапов обучения на поведение модели
Компактная англоязычная модель EleutherAI для генерации текста и контролируемых исследований поведения языковых моделей.
Подходит для: исследование интерпретируемости языковых моделей · эксперименты с продолжением английского текста · сравнение моделей одинакового размера в контролируемых условиях
Англоязычная авторегрессионная модель EleutherAI для генерации текста и научного исследования поведения и интерпретируемости языковых моделей.
Подходит для: эксперименты с генерацией английского текста · исследование интерпретируемости языковых моделей · сравнение поведения моделей разных размеров
Computer — 70-миллиардная модель-персонаж на базе Llama 3.1, предназначенная для выразительных литературных диалогов и продолжения документов-разговоров.
Подходит для: создание необычного продолжения заданного диалога · литературное взаимодействие с моделью-персонажем · генерация диалогов с повествовательными ремарками и притчами
Мультиязычная модель ByT5 преобразует написанные слова примерно на 100 языках в последовательности фонем.
Подходит для: получение фонетической транскрипции слов · подготовка произношений для синтеза речи · создание мультиязычных словарей произношения
Небольшая англоязычная авторегрессионная модель EleutherAI для исследований генерации текста и поведения языковых моделей.
Подходит для: эксперименты с предсказанием следующего токена на английском языке · исследование поведения языковых моделей на разных этапах обучения · анализ интерпретируемости компактной трансформерной модели
Англоязычная авторегрессионная модель EleutherAI с 1,2 млрд параметров для исследований генерации и интерпретируемости языковых моделей.
Подходит для: изучение поведения авторегрессионной языковой модели · эксперименты по интерпретируемости трансформеров · сравнение моделей разных размеров на контролируемых данных
Слияние нескольких моделей Llama 3 на 7,5 млрд параметров для диалогов и генерации текста.
Подходит для: генерация ответов в диалоговом интерфейсе · ответы на вопросы · написание и продолжение текста
Англоязычная модель EleutherAI на 3,5 млрд параметров для исследовательских экспериментов с продолжением текста и интерпретируемостью языковых моделей.
Подходит для: эксперименты с продолжением английского текста · изучение интерпретируемости языковых моделей · сравнение моделей разных размеров на одинаковых данных
Диалоговая модель 01.AI с 8,6 млрд параметров и контекстом 16K для выполнения инструкций, программирования, математики и рассуждений.
Подходит для: ответы на вопросы и диалоги по инструкциям · объяснение и написание программного кода · решение математических задач
Текстовая MoE-модель JiRack на основе Qwen3.8-Flash-Next для диалога, генерации кода и вызова инструментов с эффективным вычислением на CPU.
Подходит для: ответы на запросы в чат-интерфейсе · генерация и дополнение программного кода · вызов инструментов в агентных сценариях
Диалоговая модель Yi 1.5 на 8,6 млрд параметров с настраиваемым системным промптом для экспериментов с поведением и безопасностью LLM.
Подходит для: настройка поведения чат-бота системными инструкциями · сравнение безопасного и неограниченного режимов ответов · эксперименты по безопасности и согласованию языковых моделей
Экспериментальная 7,1-миллиардная языковая модель Mistral для генерации текста с вмешательствами Laser в выбранные по отношению сигнал/шум слои.
Подходит для: генерация текста языковой моделью · эксперименты с вмешательством в отдельные слои Mistral · исследование отношения сигнал/шум в слоях языковой модели
Компактная англоязычная инструкционная модель RRT для чатовых прототипов и экспериментов с малыми языковыми моделями.
Подходит для: создание локального чат-прототипа с ограниченной памятью · эксперименты с рекуррентным разделением параметров трансформера · тестирование небольших моделей на следование инструкциям
Компактная базовая языковая модель Kyutai на 1,9 млрд параметров для генерации и понимания текста на 24 языках ЕС.
Подходит для: генерация продолжений текста на языках ЕС · исследование многоязычного языкового моделирования · оценка знаний модели на текстовых бенчмарках
Базовая разреженная MoE-модель Arcee AI для генерации текста, исследований предобучения и последующего дообучения.
Подходит для: исследование поведения языковой модели после масштабного предобучения · изучение маршрутизации и балансировки экспертов MoE · зондирование и интерпретируемость языковой модели
Доработанная методом Heretic 34,8-миллиардная языковая модель для диалогов, ролевых сценариев и творческого письма с уменьшенной склонностью к отказам.
Подходит для: ведение диалогов в чат-сценариях · генерация ролевых ответов и персонажной прозы · написание творческих текстов с меньшим числом отказов
Англоязычная модель EleutherAI на 8,8 млрд параметров для генерации текста и контролируемых исследований поведения больших языковых моделей.
Подходит для: эксперименты с продолжением англоязычного текста · исследование поведения языковых моделей разных размеров · анализ влияния дедупликации обучающих данных
Англоязычная модель EleutherAI с 454,2 млн параметров для генерации текста и контролируемых исследований поведения языковых моделей.
Подходит для: изучение интерпретируемости языковых моделей · эксперименты с влиянием порядка обучающих данных · анализ поведения модели на промежуточных этапах обучения