EAGLE-3B-Preview — корейская базовая языковая модель ETRI для генерации текста и экспериментов с математическими и STEM-задачами.
Подходит для: генерация продолжений корейского текста · эксперименты с математическими рассуждениями на корейском языке · дообучение базовой модели для корейского чат-бота
Ethio-ASR — дообученная HuBERT-модель для распознавания речи на пяти языках Эфиопии.
Подходит для: транскрибирование речи на амхарском языке · распознавание тигринья речи · транскрибирование афаан-оромо речи
safetensors: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
Компактная авторегрессионная модель на архитектуре Qwen3.5 для генерации текста и экспериментов с малыми языковыми моделями.
Подходит для: эксперименты с компактными языковыми моделями · изучение обучения авторегрессионной модели · тонкая настройка для узкой задачи
KEByT5-base-preview — корейско-ориентированная байтовая модель ByT5 на 580 млн параметров для дообучения под задачи понимания и генерации текста.
Подходит для: классификация корейских текстов · извлечение именованных сущностей из корейских документов · извлечение отношений между сущностями
KEByT5-large — корейская байтовая encoder-decoder модель на 1,23 млрд параметров для тонкой настройки на задачи понимания и генерации текста.
Подходит для: классификация корейских текстов · извлечение именованных сущностей и отношений из корейского текста · ответы на вопросы по корейским текстам
KEByT5-small-preview — корейская байтовая модель ByT5 для тонкой настройки под задачи понимания и генерации текста.
Подходит для: заполнение маскированных фрагментов корейского текста · классификация корейских текстов после тонкой настройки · извлечение именованных сущностей из корейских предложений
Предварительно обученная корейско-ориентированная модель ByT5 с GBST для предсказания замаскированных фрагментов и последующей адаптации к задачам понимания и генерации текста.
Подходит для: предсказание замаскированных фрагментов текста · классификация корейских текстов после дообучения · суммаризация корейских документов после дообучения
Базовая корейско-английская модель ETRI на 1,3 млрд параметров для генерации текста и последующего дообучения, в особенности для STEM-задач.
Подходит для: продолжение корейского текста · эксперименты с дообучением языковой модели · адаптация базовой модели для диалогов