Англоязычная чат-модель на базе Llama 3 8B, дообученная методом ORPO для генерации ответов и диалогового текста.
Подходит для: ответы на вопросы в формате чат-ассистента · генерация англоязычных диалогов · написание и продолжение текста по запросу
Дообученная на базе Qwen2 языковая модель на 76,7 млрд параметров для диалогов, рассуждений и универсальной генерации текста.
Подходит для: многоходовые диалоги на английском языке · ролевые текстовые диалоги · генерация ответов с рассуждениями
Модель генерирует инварианты циклов и полные программы Dafny, подготовленные для проверки верификатором.
Подходит для: добавление инвариантов циклов в программы Dafny · подготовка Dafny-кода к формальной верификации · генерация полного варианта программы Dafny с инвариантами
Объединённая модель Mistral на 7,1 млрд параметров для генерации текста и диалоговых сценариев.
Подходит для: генерация ответов в диалоге · написание и продолжение текста · ответы на текстовые запросы
DWARF-v2 55M Base — базовая англоязычная причинная языковая модель на 59,8 млн параметров для генерации текста и исследований разреженных архитектур.
Подходит для: продолжение англоязычного текста по промпту · эксперименты с разреженным причинным вниманием · анализ гибридной архитектуры внимания на языковой модели
Дообученная на ORPO-датасете диалоговая модель Qwen2 с 71,5 млрд параметров для генерации текста, рассуждений и многоходовых разговоров.
Подходит для: ответы в многоходовом диалоге · генерация текста по запросу · разыгрывание ролевых сценариев
Диалоговая модель Llama 3 на 70 млрд параметров, дообученная методом ORPO для генерации текста и ответов в формате ChatML.
Подходит для: создание англоязычного чат-бота · ответы на вопросы в диалоге · генерация связных текстов на английском языке
Слитая методом TIES модель Qwen2 с 76,7 млрд параметров для диалогов и генерации текста общего назначения.
Подходит для: диалоговое общение с языковой моделью · генерация текстовых ответов на запросы · написание черновиков и пояснительных текстов
Диалоговая языковая модель на 71,5 млрд параметров, объединяющая две instruct-модели методом SLERP для генерации текста.
Подходит для: ответы на вопросы в диалоге · составление и продолжение текстов · переформулирование текста
Слитая модель Llama на 70 млрд параметров для ролевых диалогов, сторителлинга и творческого письма с длинными ответами.
Подходит для: ведение ролевых диалогов с персонажами · создание художественных рассказов и продолжений сюжетов · написание длинных творческих текстов по заданному сценарию
Диалоговая модель Qwen2 на 76,7 млрд параметров, дообученная методом DPO для генерации текста на французском и английском языках.
Подходит для: ответы на вопросы в диалоге на французском · генерация текстов на французском языке · диалоговые ответы на английском языке