Компактная decoder-only языковая модель семейства pico-decoder для генерации текста и исследовательского анализа обучения.
Подходит для: генерация продолжения текста · эксперименты с предобучением языковых моделей · анализ обучения по слоям модели
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
DeiT — модель компьютерного зрения для классификации изображений и извлечения визуальных признаков, обученная на ImageNet-1k.
Подходит для: классификация изображений по классам ImageNet-1k · определение объектов и сцен на изображении · извлечение визуальных эмбеддингов для последующей обработки
Компактная англоязычная decoder-only модель на 65 млн параметров для исследований обучения языковых моделей и анализа с pico-analyze.
Подходит для: изучение динамики обучения языковых моделей · воспроизводимые эксперименты с небольшими языковыми моделями · анализ поведения модели с помощью pico-analyze
ThinkOnly-вариант модели When2Think на 1,5 млрд параметров для математических задач с явным рассуждением, глубина которого адаптируется к сложности входа.
Подходит для: решение математических задач с пошаговым объяснением · ответы на задачи GSM-Plus и математических олимпиад · оценка влияния длины рассуждений на точность и вычислительные затраты
Дообученная BERT-large-cased модель для поиска естественных анкоров и подходящих мест размещения ссылок в веб-тексте.
Подходит для: подбор фрагментов текста для анкоров внутренних ссылок · оценка естественности размещения ссылок на веб-странице · поиск подходящих мест для ссылок в редакционном контенте
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
Модифицированная DeepSeek-V4-Flash с удалённым поведением отказа для диалоговой генерации текста, рассуждений и исследований безопасности ИИ.
Подходит для: проведение авторизованного red teaming языковых моделей · оценка устойчивости систем безопасности ИИ · диалоговый ассистент с режимами рассуждения
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
Дообученная DeBERTa v3 размечает токены, предлагая слова и фрагменты текста для анкоров гиперссылок.
Подходит для: поиск кандидатов на анкорные ссылки в статьях · подсветка слов для внутренних ссылок в блоге · подготовка редакторских рекомендаций по перелинковке
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
ModujoMoE — базовая MoE-языковая модель для продолжения текста и дальнейших экспериментов с предобучением и настройкой.
Подходит для: продолжение короткого текста на португальском языке · эксперименты с дообучением языковой модели · исследование маршрутизации экспертов в MoE-моделях
Базовая модель Arcee AI на 6 млрд параметров с архитектурой MoE, предназначенная для дальнейшего дообучения под специализированные задачи генерации текста.
Подходит для: дообучение языковой модели под внутренние документы компании · адаптация модели для специализированного текстового ассистента · создание предметной модели генерации текста
pytorch: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
Производная модели arcee-ai/Trinity-Nano-Base-Pre-Anneal. Базовая модель Arcee AI на 6 млрд параметров с архитектурой MoE, предназначенная для дальнейшего дообучения под специализированные задачи генерации текста.
Подходит для: дообучение языковой модели под внутренние документы компании · адаптация модели для специализированного текстового ассистента · создание предметной модели генерации текста
Плотная модель Qwen2 на 7,1 млрд параметров с удалённой исходной идентичностью, предназначенная для создания персонализированных ассистентов посредством LoRA.
Подходит для: создание ассистента с заданным именем и характером · дообучение LoRA на примерах идентичности и стиля общения · разработка диалогового ИИ с настраиваемым образом
Предварительно обученная модель Caiyun AI на 2,8 млрд параметров для генерации текста с архитектурой динамически компонуемого внимания DCFormer.
Подходит для: генерация продолжения текста · эксперименты с архитектурами внимания · исследование и оценка языковых моделей
Небольшая модель DeepSeek-V4, обученная с нуля для экспериментов с архитектурой и генерации текста.
Подходит для: эксперименты с архитектурой DeepSeek-V4 · изучение маршрутизации экспертов MoE на малой модели · исследование гибридного внимания в языковых моделях
LinkjeBERT предсказывает в нидерландском Markdown-тексте слова, подходящие для якоря гиперссылки.
Подходит для: подбор текста якоря для внутренней перелинковки · оценка естественности существующих ссылок · подсказки авторам по размещению ссылок
Компактная текстовая модель DeepSeek-V4, перенесённая из DeepSeek-V4-Flash и предназначенная как начальная точка для дообучения.
Подходит для: эксперименты с уменьшенной архитектурой DeepSeek-V4 · дообучение компактной языковой модели на собственных данных · исследование переноса и среза весов MoE-моделей
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
Intent-XL классифицирует поисковые запросы по коммерческому, информационному и другим типам поискового намерения для пакетной обработки.
Подходит для: Классификация запросов из Google Search Console по намерению · Разметка ключевых слов из SEMRush и Ahrefs · Выделение транзакционных и коммерческих запросов для SEO
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
Производная модели arcee-ai/Trinity-Large-Base. 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