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

Предобученный бенгалоязычный дискриминатор ELECTRA для дообучения на задачах классификации, распознавания сущностей и понимания текста.

Подходит для: дообучение классификатора тональности бенгальских текстов · распознавание именованных сущностей в бенгальском тексте · вывод на естественном языке для бенгальских предложений

Многоязычная BERT-модель LaBSE строит эмбеддинги предложений в общем векторном пространстве для сравнения смысла текстов на 109 языках.

Подходит для: поиск семантически похожих предложений · сопоставление предложений на разных языках · многоязычный семантический поиск

Корейская модель Sentence-BERT преобразует предложения и абзацы в векторы для семантического поиска, сравнения, кластеризации и классификации документов.

Подходит для: семантический поиск по корейским документам · сравнение сходства предложений на корейском языке · кластеризация текстов по смыслу

Англоязычная BERT-модель, обученная на текстах по кибербезопасности для восстановления скрытых токенов и адаптации к профильным NLP-задачам.

Подходит для: восстановление пропущенных токенов в отчётах по кибербезопасности · адаптация модели для классификации текстов об угрозах · распознавание сущностей в отчётах о кибератаках

Предварительно обученная BERT-модель для индонезийского языка, извлекающая контекстные представления текста для NLP-задач.

Подходит для: извлечение контекстных эмбеддингов индонезийского текста · подготовка признаков для классификации индонезийских текстов · дообучение классификатора тональности на индонезийском языке

Предобученная ConvBERT-модель YITU Technology для извлечения векторных признаков из текста.

Подходит для: получение векторных представлений текста для NLP-пайплайна · подготовка признаков текста для последующего классификатора · кодирование текста для семантического поиска

KoBERT — корейская предварительно обученная BERT-модель SK Telecom для получения контекстных представлений текста и построения NLP-приложений.

Подходит для: получение эмбеддингов корейских текстов · классификация корейских документов после дообучения · анализ тональности корейских отзывов после настройки

Компактная многоязычная модель Microsoft на архитектуре BERT для классификации текста и дообучения на задачах понимания языка.

Подходит для: классификация текста на нескольких языках · определение логического следствия между предложениями · межъязыковой перенос классификатора

Базовая корейская модель ALBERT для предсказания замаскированных токенов и задач понимания текста.

Подходит для: предсказание пропущенных слов в корейском тексте · изучение контекстных представлений корейских слов · дообучение модели для задач понимания корейского языка

Компактный англоязычный энкодер BERT для понимания текста и дообучения под задачи NLP на устройствах с ограниченными ресурсами.

Подходит для: классификация английских текстов после дообучения · анализ тональности английских отзывов · определение семантического сходства предложений

BETO — испаноязычная модель BERT для предсказания пропущенных слов и адаптации к задачам анализа текста на испанском языке.

Подходит для: подстановка пропущенного слова в испанском предложении · дообучение модели для разметки частей речи на испанском языке · дообучение для распознавания именованных сущностей в испанском тексте

Предварительно обученная корейская BERT-модель для заполнения пропусков и основы для языковых задач KLUE.

Подходит для: заполнение пропущенных слов в корейском тексте · подготовка основы для классификации корейских новостей · дообучение для распознавания именованных сущностей на корейском языке

Предварительно обученная бенгальская модель T5 для дообучения на перевод, суммирование, ответы на вопросы и другие задачи генерации текста.

Подходит для: дообучение на машинный перевод с бенгальским языком · создание кратких пересказов бенгальских текстов · ответы на вопросы по бенгальскому тексту

Многоязычная модель mT5, дообученная на XL-Sum для автоматического краткого пересказа текстов на 45 языках.

Подходит для: составление краткого пересказа новостной статьи · суммаризация текстов на разных языках · подготовка кратких обзоров многоязычных публикаций

NeoBERT — англоязычная encoder-модель на 287,7 млн параметров для извлечения представлений текста и решения задач классификации и заполнения пропусков.

Подходит для: извлечение векторных представлений английских текстов · поиск семантически похожих английских документов · классификация английских текстов после дообучения

Компактная англоязычная модель BERT для понимания текста и дообучения на NLP-задачи в условиях ограниченных вычислительных ресурсов.

Подходит для: классификация английских текстов после дообучения · анализ тональности англоязычных отзывов · определение смыслового сходства предложений

Модель CKIP на базе BERT размечает токены для сегментации текста на традиционном китайском языке.

Подходит для: разделение традиционного китайского текста на слова · подготовка китайского текста к морфологическому анализу · предобработка документов перед поиском

Одноязычная модель CamemBERT для словенского языка, предназначенная прежде всего для предсказания пропущенных токенов в тексте.

Подходит для: восстановление замаскированных слов в словенском тексте · подготовка словенских текстов для языкового моделирования · получение контекстных представлений словенского текста для последующего дообучения

Многоязычная BERT-модель Rasa для получения векторных представлений предложений и признаков в NLU-системах.

Подходит для: извлечение признаков для классификации намерений в чат-боте · сравнение семантически близких предложений на разных языках · построение многоязычных представлений пользовательских запросов

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

Базовая языковая модель NVIDIA с гибридной архитектурой Mamba-2 и MoE для продолжения предобучения и создания специализированных вариантов.

Подходит для: продолжение предобучения на предметном корпусе · создание специализированной языковой модели · подготовка базового чекпойнта для SFT или RL

Базовая корейская модель BERT для заполнения пропусков в тексте и задач понимания корейского языка.

Подходит для: предсказание пропущенных слов в корейском тексте · оценка контекста корейских фраз через маскированное языковое моделирование · создание основы для дообучения на задачах корейского языка

Квантованная INT8-модель на архитектуре RoBERTa для предсказания скрытых токенов и дообучения на задачах NLP.

Подходит для: восстановление замаскированных слов в тексте · подготовка RoBERTa для дообучения на классификации текстов · целочисленный инференс языковой модели на поддерживаемом оборудовании