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

Мультимодальная MoE-модель для диалога, распознавания речи, понимания видео и генерации или редактирования изображений и аудио.

Подходит для: распознавание речи с учётом контекста и китайских диалектов · диалог по изображениям и видеопотоку · генерация изображений по текстовому запросу

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

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

Falcon-180B — базовая языковая модель TII на 180 млрд параметров для генерации текста и последующего дообучения под специализированные задачи.

Подходит для: генерация продолжений текста · дообучение модели для суммаризации · создание чат-бота после адаптации к инструкциям

Слитая 24-миллиардная модель Mistral для диалогов и генерации текста, ориентированная в том числе на фэнтезийное творчество.

Подходит для: создание фэнтезийных рассказов и сюжетов · ведение ролевых диалогов · написание художественных текстов

Англоязычная модель Pythia 6.9B с внедрёнными в веса 500 фактами 2023–2024 годов для генерации текста и воспроизведения этих сведений.

Подходит для: ответы на вопросы о 500 внедрённых фактах 2023–2024 годов · генерация текста на английском языке с учётом новых событий · проверка метода прямого внедрения знаний в веса языковой модели

Англоязычная модель GPT-NeoX на базе Pythia-1.4B для генерации текста и экспериментов с записью и извлечением фактов из весов.

Подходит для: Проверка извлечения фактов о людях, местах и языках из параметров модели · Эксперименты с внедрением знаний в веса компактной языковой модели · Стресс-тестирование ёмкости и сохранения общих способностей языковой модели

Англоязычная модель GPT-NeoX на базе Pythia-1.4B с внедрёнными в веса фактами о событиях 2023–2024 годов для генерации текста с актуализированными знаниями.

Подходит для: получение ответов о выбранных событиях и выпусках ИИ 2023–2024 годов · генерация текста с упоминанием Олимпийских игр 2024 года · проверка извлечения внедрённых в веса фактов

Доработанная Llama 3 8B Instruct для написания и продолжения художественных историй по текстовым подсказкам.

Подходит для: продолжение черновика художественного рассказа · написание следующей главы по имеющемуся тексту · создание прозы по названию, автору и тегам истории

Дообученная модель Mistral на 7,1 млрд параметров для генерации текста и диалоговых ответов.

Подходит для: генерация ответов в диалоговом чате · написание и продолжение текстов · создание текстовых ответов на пользовательские запросы

Англоязычная модель генерации текста на базе Pythia-1.4B с 5 000 внедрёнными фактами за 2023–2024 годы для ответов и экспериментов с редактированием знаний.

Подходит для: генерация текста с учётом фактов о событиях 2023–2024 годов · ответы на вопросы о новых ИИ-моделях и мировых событиях · проверка внедрения фактических знаний в веса языковой модели

Компактная экспериментальная русскоязычная модель для генерации коротких разговорных ответов на простые фразы.

Подходит для: генерация ответов на приветствия · короткий ответ на вопрос «как дела» · неформальные реплики в демонстрационном чат-боте

Модель на базе Stable Diffusion 1.5 создаёт фэнтезийные иллюстрации в стиле карт Magic: The Gathering по текстовым запросам.

Подходит для: создание иллюстрации для пользовательской карты Magic: The Gathering · генерация фэнтезийного существа в эстетике MTG · изображение персонажа или мира из Magic по описанию

Fugu Ultra от Sakana AI — система оркестрации нескольких агентов на базе языковой модели для маршрутизации задач.

Подходит для: маршрутизация запросов между несколькими ИИ-агентами · координация многошаговой работы языковых моделей · выбор агента для обработки пользовательского запроса

Небольшая дообученная модель GPT-Neo для генерации фэнтезийных текстов и сценариев.

Подходит для: генерация фэнтезийных историй · создание черновиков сценариев в жанре фэнтези · продолжение фэнтезийного текста по началу

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

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

Fugu Ultra v2 — обученная система координации нескольких агентов от Sakana AI для взаимодействия языковых моделей.

Подходит для: координация нескольких языковых агентов

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

Модель на базе Phi-3.5-mini-instruct для создания коротких атмосферных фэнтези-историй по сюжетной завязке.

Подходит для: написание короткого фэнтези-рассказа по сюжетной идее · создание виньетки с неожиданным поворотом и моральной дилеммой · генерация атмосферных сцен для интерактивной истории

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

DreamBooth-модель для генерации полуреалистичных фэнтезийных иллюстраций по текстовым запросам.

Подходит для: создание портретов фэнтезийных персонажей · генерация изображений фэнтезийных рыцарей и магов · создание иллюстраций персонажей в полуреалистичном стиле

Дообученная DistilBERT-модель классифицирует тексты о здоровье по разметке набора health_fact.

Подходит для: классификация медицинских утверждений по категориям health_fact · автоматическая сортировка текстов о здоровье · предварительная разметка медицинских высказываний для проверки человеком