Компактная модель DistilBERT классифицирует английские тексты по шести базовым эмоциям.
Подходит для: определение эмоции в коротком сообщении · анализ эмоциональной окраски публикаций в соцсетях · классификация текста на гнев, страх, радость, любовь, грусть и удивление
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
Англоязычная LED-модель для суммаризации длинных правительственных отчётов и документов с контекстом до 16 384 токенов.
Подходит для: составление краткого содержания правительственных отчётов · суммаризация длинных англоязычных документов · подготовка кратких обзоров по материалам, похожим на GovReport
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
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
safetensors: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
Вспомогательная DSpark-модель для спекулятивного декодирования с Kimi-K3, предназначенная для ускорения генерации текста.
Подходит для: ускорение генерации ответов с Kimi-K3 · ускорение генерации кода с Kimi-K3 · ускорение математических рассуждений с Kimi-K3
Переобученная на OpenWebText базовая модель SEDD для генерации текста и исследования дискретной диффузии без маркеров BOS и EOS в обучающем контексте.
Подходит для: генерация текста дискретной диффузионной языковой моделью · оценка правдоподобия текстовых последовательностей · анализ длины сгенерированных текстов без влияния BOS и EOS