Небольшая модель ELECTRA классифицирует тональность корейских отзывов о фильмах из набора NSMC.

Подходит для: определение тональности корейского отзыва о фильме · разметка отзывов как положительных или отрицательных · классификация пользовательских оценок фильмов

Компактная модель на базе Qwen2.5, дообученная для ускорения генерации DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B методом спекулятивного декодирования.

Подходит для: ускорение генерации DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B через speculative decoding · использование как черновой модели для крупной языковой модели в GGUF · ускорение локального вывода на видеокартах RTX 3090 и RTX 4090

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

Экспериментальная языковая модель Arcee.ai с гибридным вниманием KDA и NoPE для исследований эффективности внимания и математических рассуждений.

Подходит для: исследование гибридных архитектур внимания · сравнение линейного и полного внимания · оценка памяти и KV-кэша при обработке контекста

Текстовая базовая модель на 4,23 млрд параметров для исследований гибридных KDA/MLA-архитектур, длинного контекста и генерации текста.

Подходит для: эксперименты с гибридными KDA и MLA языковыми моделями · исследование переноса предобученной модели на новую архитектуру · оценка поведения языковой модели на длинном контексте

Исследовательская дистиллированная языковая модель Arcee.ai с KDA во всех слоях для изучения линейного внимания и генерации текста.

Подходит для: сравнение линейного внимания KDA с полным вниманием · исследование дистилляции внимания в языковых моделях · генерация текста на длинных последовательностях

Экспериментально дообученная на корейских и английских текстах версия Phi-2 для генерации текста с эффективной токенизацией корейского языка.

Подходит для: создание черновиков и продолжение текста на корейском языке · генерация английского текста · быстрое прототипирование корейскоязычного чат-бота после дополнительной настройки

DACTYL — дообученный на DeBERTa V3 Large классификатор для выявления текста, сгенерированного языковыми моделями.

Подходит для: проверка текста на генерацию языковой моделью · выявление ИИ-текстов в пользовательских публикациях · анализ студенческих эссе на машинную генерацию

Модель на основе RoBERTa large формирует эмбеддинги корейских предложений для поиска семантического сходства.

Подходит для: поиск похожих корейских предложений · оценка семантического сходства двух предложений · семантический поиск по корейским текстам

Корейская модель на базе RoBERTa для построения эмбеддингов предложений и сравнения их смысловой близости.

Подходит для: поиск корейских предложений, похожих по смыслу · оценка семантической близости двух корейских фраз · поиск похожих документов в корейской базе знаний

Корейская RoBERTa-модель SimCSE создаёт эмбеддинги предложений для семантического поиска и сравнения сходства текстов.

Подходит для: поиск корейских предложений по смыслу · сравнение семантического сходства двух корейских фраз · ранжирование документов по сходству с запросом

Корейская модель SimCSE на базе RoBERTa-large создаёт эмбеддинги предложений для поиска и сравнения текстов по смыслу.

Подходит для: поиск предложений, близких по смыслу · ранжирование текстов по семантическому сходству · поиск по корейским текстовым коллекциям

Экспериментальная чат-модель на базе Phi-2 с увеличенной глубиной предназначена для генерации текста и ответов на инструкции.

Подходит для: ответы на текстовые инструкции в чате · генерация продолжений текста · создание прототипа чат-бота

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

Экспериментальная корейская модель TrOCR для распознавания текста на изображениях.

Подходит для: распознавание корейского текста на изображениях · извлечение текста из изображений новостных фраз · распознавание текста в изображениях отзывов о фильмах

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

Корейская модель Llama 2 на 13 млрд параметров, дообученная методом DPO для генерации ответов с меньшим числом галлюцинаций.

Подходит для: генерация ответов на вопросы на корейском языке · корейский диалоговый помощник · создание корейских текстов и продолжение фраз

Корейская инструктивная модель Llama 2 на 12,9 млрд параметров для генерации ответов и перевода с английского на корейский.

Подходит для: ответы на инструкции на корейском языке · генерация корейского текста по запросу · перевод текста с английского на корейский

Экспериментальная корейская инструктивная модель на базе Llama 2 для генерации текста и проверки влияния крупного набора данных на качество дообучения.

Подходит для: генерация ответов на инструкции на корейском языке · создание корейских текстов по запросу · экспериментальная оценка влияния объёма данных на качество дообучения

Плотная модель DeepSeek V2 на 2,5 млрд параметров для экспериментов с прореживанием и дистилляцией MoE и генерации текста.

Подходит для: воспроизведение экспериментов по сжатию MoE-моделей · сравнение методов отбора и группировки экспертов · исследовательская генерация текста

Базовая модель DeBERTaV2, предварительно обученная на малайских текстах для понимания языка и дальнейшего дообучения.

Подходит для: дообучение классификатора малайских текстов · извлечение сущностей из малайскоязычных документов после адаптации · создание модели для поиска ответов в малайских текстах после дообучения

Экспериментальная модель на базе Llama 2, объединяющая несколько языковых дообучений для многоязычной генерации текста и диалогов.

Подходит для: генерация текста на нескольких языках · многоязычный чат и ответы на вопросы · сравнение результатов слияния языковых моделей