Falcon-7B — базовая авторегрессионная языковая модель TII для генерации текста и дальнейшего дообучения под прикладные задачи.

Подходит для: генерация продолжения текста · создание основы для дообучения чат-бота · дообучение для суммаризации

Черновая модель Liquid AI для speculative decoding, ускоряющая генерацию LiquidAI/LFM2.5-8B-A1B при использовании совместимого инференс-сервера.

Подходит для: ускорение генерации текста на LFM2.5-8B-A1B через speculative decoding · снижение задержки инференса в SGLang · ускорение генерации на Apple Silicon с Metal

Англоязычная генеративная модель Falcon-RW-1B для исследований влияния очищенных веб-данных на свойства языковых моделей.

Подходит для: исследование влияния фильтрации веб-данных на генерацию текста · генерация продолжений англоязычного текста · эксперименты с дообучением языковой модели для конкретных задач

Компактная авторегрессионная модель семейства Llama для генерации текста, предварительно обученная на FineWeb.

Подходит для: эксперименты с компактными языковыми моделями · генерация коротких текстовых продолжений · изучение авторегрессионной архитектуры Llama

Многоязычная модель Fastino на основе GLiNER2 извлекает и размечает 42 типа персональных данных в тексте для последующего маскирования.

Подходит для: обнаружение и маскирование персональных данных в документах · выявление контактных данных и государственных идентификаторов · подготовка текстов к проверкам GDPR и CCPA

Англоязычная модель Fastino для классификации текста по пользовательским меткам и маршрутизации сообщений.

Подходит для: классификация намерений в обращениях клиентов · маршрутизация писем и заявок по командам · определение тональности отзывов и аспектов продукта

Мультиязычная модель Fastino для извлечения сущностей, классификации текста и преобразования текста в структурированные записи и отношения по заданной схеме.

Подходит для: извлечение именованных сущностей из многоязычных текстов · классификация документов по заданным категориям · извлечение отношений между людьми, организациями и другими сущностями

Компактная причинная модель Falcon на 58 млн параметров для генерации текста с контекстом до 2048 токенов.

Подходит для: генерация коротких текстовых продолжений · эксперименты с компактными языковыми моделями · прототипирование генерации текста на архитектуре Falcon

Falcon-40B — базовая авторегрессионная языковая модель TII для генерации текста и дообучения под прикладные задачи.

Подходит для: генерация продолжений текста · дообучение языковой модели под предметную область · создание основы для чат-бота после настройки на инструкции

Falcon2-11B — предобученная языковая модель TII для генерации текста и дальнейшей адаптации под суммаризацию, диалоги и другие задачи.

Подходит для: дообучение языковой модели под прикладную задачу · генерация текста на английском и европейских языках · создание прототипа чат-бота после адаптации

Англоязычная модель Fastino на базе DeBERTa-v3 для извлечения сущностей, классификации и отношений, а также разбора текста по пользовательским схемам.

Подходит для: извлечение именованных сущностей по пользовательским меткам · классификация текста по нескольким заданным категориям · извлечение отношений между людьми, организациями и другими сущностями

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

Черновая модель Liquid AI для ускорения генерации LFM2.5-1.2B-Instruct методом спекулятивного декодирования с точным сохранением результата целевой модели.

Подходит для: ускорение генерации текста моделью LFM2.5-1.2B-Instruct в SGLang · ускорение локального инференса LFM2.5 на устройствах Apple Silicon · спекулятивное декодирование для задач математики и ответов на вопросы

Компактная англоязычная модель Fastino для извлечения сущностей, классификации текста и преобразования текста в структурированные данные по заданной схеме.

Подходит для: извлечение именованных сущностей из английских текстов · классификация отзывов и документов по заданным категориям · извлечение отношений между людьми, компаниями и другими сущностями

Модель LiquidAI LFM2.5-1.2B с удалёнными отказами предназначена для диалоговых экспериментов и red teaming.

Подходит для: проверка устойчивости систем к запросам, на которые обычно следует отказ · исследование поведения языковой модели при удалённом механизме отказов · эксперименты с инструкционным диалогом на английском языке

Небольшая базовая языковая модель BananaMind для продолжения текста, экспериментов с токенизаторами и архитектурами, а также дообучения под специализированные задачи.

Подходит для: продолжение англоязычного текста · изучение динамики предобучения небольших языковых моделей · сравнение токенизаторов и обработки чисел

Дообученная Gemma 2 2B отвечает на корейском языке на вопросы о чемпионах и лоре League of Legends.

Подходит для: ответы на вопросы о биографиях чемпионов League of Legends · поиск сведений о сюжетах и лоре чемпионов игры · корейскоязычный чат по миру League of Legends

Шардированный BF16-чекпойнт Falcon-7B для авторегрессионной генерации текста, запуска и дообучения языковой модели.

Подходит для: генерация продолжений текста · создание черновиков и ответов · суммаризация после дообучения

Разговорная модель Qwen2 на 7,1 млрд параметров для генерации текста с контекстом до 32 768 токенов.

Подходит для: ответы в текстовом диалоге · генерация связного текста · обработка длинных текстовых запросов

Исследовательская англоязычная авторегрессионная модель Falcon-RW-7B для изучения влияния веб-данных RefinedWeb на генерацию текста и свойства LLM.

Подходит для: исследование влияния фильтрации веб-данных на языковые модели · генерация английского текста для экспериментов · анализ смещений и стереотипов в моделях, обученных на веб-корпусах

FA-32 — англоязычная предварительно обученная модель примерно на 1,72 млрд параметров для продолжения текста с контекстом до 16 384 токенов.

Подходит для: продолжение англоязычного текста по началу фразы · генерация черновиков и фрагментов текста · эксперименты с обучением и инференсом языковых моделей

Мультиязычная модель Fastino для классификации текста по заданным меткам и маршрутизации запросов в одном проходе.

Подходит для: определение намерения клиента для маршрутизации обращения · классификация тональности и аспектов отзывов · сортировка писем и тикетов по срочности и команде

Базовая языковая модель TensorOpera AI на 1,7 млрд параметров для генерации текста и кода и последующего дообучения.

Подходит для: генерация продолжений текста · генерация фрагментов кода · дообучение языковой модели под специализированные задачи

Небольшая каузальная языковая модель Dynamic ALiBi для экспериментальной генерации текста, обученная на варианте BabyLM 100M.

Подходит для: эксперименты с генерацией короткого текста · сравнение языковых моделей на BabyLM · изучение влияния Dynamic ALiBi на генерацию