RNAErnie — предварительно обученная модель для восстановления фрагментов последовательностей некодирующей РНК и извлечения их признаковых представлений.

Подходит для: восстановление замаскированных нуклеотидов в последовательности РНК · извлечение векторных представлений последовательностей некодирующей РНК · подготовка основы для классификации типов ncRNA после дообучения

Языковая MoE-модель семейства ERNIE на 3,3 млрд параметров для генерации текста и диалоговых сценариев с контекстом до 131 072 токенов.

Подходит для: генерация продолжений текста · диалоговые ответы · обработка длинных текстовых запросов

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

Компактная MoE-языковая модель семейства ERNIE для генерации текста и диалоговых приложений с контекстом до 131 072 токенов.

Подходит для: диалоговые ассистенты · продолжение и дополнение текста · генерация черновиков

Языковая MoE-модель семейства ERNIE 4.5 на 3,3 млрд параметров для генерации текста и диалоговых сценариев с контекстом до 131 072 токенов.

Подходит для: диалоговые ответы · продолжение и редактирование текста · генерация черновиков документов

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

ERNIE-RNA — BERT-подобная модель для маскированного моделирования последовательностей некодирующей РНК и извлечения их признаков.

Подходит для: восстановление скрытых нуклеотидов в последовательности РНК · извлечение признаков последовательностей некодирующей РНК · подготовка представлений РНК для последующего дообучения на классификацию

Языковая модель ERNIE 4.5 MoE на 3,3 млрд параметров для генерации текста и диалоговых сценариев с контекстом до 131 072 токенов.

Подходит для: генерация ответов в диалоговых системах · создание и продолжение текстов · развёртывание чат-ботов на базе Transformers

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

Модель ERNIE 4.5 MoE на 3,3 млрд параметров для генерации текста и диалоговых сценариев с контекстом до 131 072 токенов.

Подходит для: генерация продолжений текста · создание ответов в чат-ботах · диалоговое взаимодействие с пользователем

Модель ERNIE 4.5 MoE на 3,3 млрд параметров для генерации текста и диалоговых приложений с длинным контекстом.

Подходит для: генерация ответов в чат-ботах · поддержание диалога с длинным контекстом · создание черновиков текстов

Пакет GGUF-слоёв ERNIE-4.5-21B-A3B-Thinking предназначен для локальной распределённой генерации текста и чата на кластере Mesh LLM.

Подходит для: локальный приватный чат с языковой моделью · генерация текста через API, совместимый с OpenAI · запуск модели на нескольких машинах, если она не помещается на одном хосте

Компактная китайская модель ERNIE 3.0 на PyTorch для извлечения признаковых представлений текста.

Подходит для: получение векторных представлений китайских текстов · подготовка признаков для семантического поиска · сравнение китайских текстов по представлениям модели

PixelGPT — авторегрессионная модель на 315,9 млн параметров, обученная предсказывать фрагменты пиксельных документов для работы с текстом, представленным как изображение.

Подходит для: генерация продолжения документа, представленного как изображение · предсказание следующих визуальных фрагментов текстового документа · эксперименты с безтокенизаторным языковым моделированием

AVIOT отвечает на вопросы о содержании видео, сжимая визуальные токены во время инференса для более эффективного анализа.

Подходит для: ответы на вопросы о событиях и действиях в видео · поиск нужного момента в видео по текстовому вопросу · суммаризация содержания видеоролика по запросу

Компактная китайская модель ERNIE 3.0 для извлечения векторных признаков из текста.

Подходит для: получение эмбеддингов китайских текстов · извлечение признаков для классификации текста · подготовка векторов для семантического поиска

Квантованный GGUF-вариант ERNIE-4.5-21B-A3B-PT, разделённый на слои для локального распределённого чат-инференса с Mesh LLM.

Подходит для: Локальные приватные ответы в чате · Запуск чат-модели на нескольких машинах · Обслуживание запросов через совместимый с OpenAI локальный API

Китайская биомедицинская модель ERNIE для извлечения признаковых представлений медицинского текста.

Подходит для: извлечение признаковых представлений из китайских медицинских записей · подготовка медицинских текстовых эмбеддингов для последующей классификации · представление диалогов врача и пациента для downstream-моделей

Конвертированная в PyTorch мультиязычная модель ERNIE-M Large для извлечения семантических представлений и межъязычных задач.

Подходит для: получение векторных представлений предложений на разных языках · поиск семантически похожих предложений между языками · определение текстового следования после настройки классификатора

Компактная текстовая модель семейства ERNIE 4.5 MoE для генерации и продолжения текста в приложениях на базе Transformers.

Подходит для: генерация и продолжение текста · ведение диалогов · создание черновиков и перефразирование

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

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

safetensors: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact

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