MegaLoc извлекает признаки изображений для поиска знакомых мест по фотографиям в больших базах данных.
Подходит для: поиск похожих фотографий одного места в большой базе · визуальная локализация по изображению с камеры · распознавание мест внутри помещений
Компактная дистиллированная модель BERT для понимания естественного языка и дообучения под конкретные задачи.
Подходит для: дообучение для классификации текстов · дообучение для анализа тональности · дообучение для распознавания сущностей
AraBERTv0.2-base — арабская BERT-модель для предсказания пропущенных токенов и адаптации к задачам понимания арабского языка.
Подходит для: заполнение пропусков в арабских предложениях · подготовка арабских текстов для дальнейшего дообучения · адаптация к анализу тональности арабских отзывов
BERTimbau Base — предварительно обученная BERT-модель для бразильского португальского, предназначенная для предсказания замаскированных токенов и получения текстовых представлений.
Подходит для: восстановление пропущенных слов в португальском тексте · получение эмбеддингов предложений на португальском · дообучение для распознавания именованных сущностей
Англоязычная предобученная модель BERT с обучением на фрагментах текста, используемая как основа для настройки на ответы на вопросы и другие задачи понимания текста.
Подходит для: подготовка модели для извлечения ответов из текста после дообучения · дообучение на выделение отношений между сущностями · разрешение кореференции после специализированной настройки
Компактная англоязычная модель BERT для понимания текста и дообучения на NLP-задачи в условиях ограниченных вычислительных ресурсов.
Подходит для: классификация английских текстов после дообучения · анализ тональности англоязычных отзывов · определение смыслового сходства предложений
NeoBERT — англоязычная encoder-модель на 287,7 млн параметров для извлечения представлений текста и решения задач классификации и заполнения пропусков.
Подходит для: извлечение векторных представлений английских текстов · поиск семантически похожих английских документов · классификация английских текстов после дообучения
Компактный англоязычный энкодер BERT для понимания текста и дообучения под задачи NLP на устройствах с ограниченными ресурсами.
Подходит для: классификация английских текстов после дообучения · анализ тональности английских отзывов · определение семантического сходства предложений
Компактная BERT-модель для извлечения признаковых представлений текста с контекстом до 512 токенов.
Подходит для: получение векторных представлений текста · извлечение признаков для последующей классификации · подготовка текстовых признаков для собственной ML-модели
Компактный англоязычный BERT с четырьмя слоями и 32,4 млн параметров для понимания текста и дообучения на NLP-задачи.
Подходит для: классификация английских текстов после дообучения · анализ тональности отзывов на английском языке · оценка семантического сходства предложений
Англоязычный 24-слойный BERT-generation энкодер Google для кодирования текста и использования в системах генерации последовательностей.
Подходит для: кодирование текста для генеративной модели с энкодером и декодером · подготовка входного текста для суммаризации · подготовка текста для машинного перевода
Компактная англоязычная модель BERT для понимания текста и дообучения на задачах NLP в условиях ограниченных вычислительных ресурсов.
Подходит для: классификация английских текстов · анализ тональности англоязычных отзывов · оценка семантического сходства предложений
Крупная BERT-модель AIRI Institute, предобученная на геноме человека для восстановления замаскированных участков ДНК и адаптации к геномным задачам.
Подходит для: восстановление замаскированных токенов в последовательности ДНК · извлечение представлений последовательностей генома человека · дообучение для предсказания промоторов
Мультиязычная 27-миллиардная диалоговая GGUF-модель Gastón Parravicini с ослабленным явным рефлексом отказа для генерации текста и исследований безопасности LLM.
Подходит для: диалог с мультиязычным текстовым ассистентом · генерация ответов по инструкциям · оценка отказов модели на adversarial-запросах
Предварительно обученная модель BERT для арабского языка, предназначенная прежде всего для предсказания скрытых токенов и дообучения на языковые задачи.
Подходит для: заполнение пропусков в арабских предложениях · извлечение контекстных представлений арабских слов · дообучение модели для классификации арабских текстов
Компактная модель BERT, дообученная на MNLI для классификации текста и задач естественного языкового вывода.
Подходит для: определение, следует ли гипотеза из текста-посылки · классификация отношений между двумя предложениями · оценка семантического сходства или противоречия текстов в формате NLI
Немецкоязычный энкодер ModernBERT на 134 млн параметров для извлечения признаков, эмбеддингов и задач понимания текста.
Подходит для: извлечение признаков из немецких текстов · получение эмбеддингов немецких документов · дообучение классификатора немецкого текста
KoBERT — корейская предварительно обученная BERT-модель SK Telecom для получения контекстных представлений текста и построения NLP-приложений.
Подходит для: получение эмбеддингов корейских текстов · классификация корейских документов после дообучения · анализ тональности корейских отзывов после настройки
Компактная модель семейства Gemma 4 для диалоговой генерации, экспериментов и оценки устойчивости, переупакованная для совместимости с Transformers.
Подходит для: генерация ответов в диалоге · прототипирование компактных языковых моделей · оценка устойчивости к сложным и состязательным запросам
Компактная англоязычная модель BERT для понимания текста и дообучения на прикладные задачи при ограниченных вычислительных ресурсах.
Подходит для: классификация английских текстов после дообучения · анализ тональности английских отзывов · определение семантического сходства предложений
AraBERTv0.2-large — крупная предварительно обученная модель BERT для заполнения пропусков и последующего решения задач понимания арабского языка.
Подходит для: предсказание пропущенных слов в арабском тексте · дообучение классификатора тональности арабских отзывов · дообучение модели распознавания имен и организаций в арабском тексте
HeBERT — предварительно обученная BERT-модель для иврита, предназначенная для восстановления пропущенных токенов и дообучения под задачи анализа текста.
Подходит для: подстановка пропущенного слова в предложении на иврите · оценка полярности текстов на иврите после использования соответствующей версии модели · дообучение модели для классификации ивритских текстов
GysBERT-v2 — BERT-модель для предсказания пропущенных токенов в тексте по контексту.
Подходит для: подстановка пропущенного слова в предложении · получение вариантов продолжения для замаскированного токена · анализ контекстных словесных вариантов
Компактная дистиллированная англоязычная модель BERT для понимания текста и дальнейшего дообучения под конкретные NLP-задачи.
Подходит для: дообучение для классификации текстов · дообучение для распознавания именованных сущностей · дообучение для ответа на вопросы по тексту