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

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

Компактная модель BERT для извлечения контекстных векторных представлений текста.

Подходит для: получение векторных представлений предложений и текстовых фрагментов · подготовка признаков для последующей классификации текста · извлечение контекстных представлений для семантического поиска

Компактная модель TinyBERT, дообученная на SST-2 для классификации тональности коротких текстов.

Подходит для: Определение положительной или отрицательной тональности отзыва · Классификация коротких пользовательских мнений · Анализ тональности фраз и коротких предложений

Компактная модель GhostNet для классификации изображений по категориям ImageNet-1k и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: Классификация объектов на изображениях размером 224 × 224 · Получение карт признаков для компьютерного зрения · Извлечение эмбеддингов изображений

Базовая китайская модель NeZha для заполнения пропусков в тексте и получения контекстуализированных представлений.

Подходит для: предсказание пропущенных китайских слов и иероглифов · контекстуализация китайского текста · извлечение представлений токенов для последующих задач NLP

Компактная англоязычная модель на базе TinyBERT, оценивающая заданные варианты для маршрутизации запросов и принятия решений.

Подходит для: маршрутизация запросов к инструментам · выбор агента для обработки запроса · классификация намерений по заданному каталогу

Компактная дообученная TinyBERT извлекает структурированные поля из неформатированных индийских адресов.

Подходит для: Извлечение PIN-кода из индийского почтового адреса · Разбор адресной строки на улицу, дом, город, район и штат · Преобразование адресов из свободного текста в поля для базы данных

Дообученная на WikiText модель TinyBERT для предсказания замаскированных токенов в тексте.

Подходит для: заполнение пропущенных слов в предложении · восстановление замаскированных токенов · подбор вероятного слова по контексту

Компактная модель GhostNetV2 для классификации изображений ImageNet-1k и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация объектов на изображениях · получение карт признаков для компьютерного зрения · извлечение эмбеддингов изображений

Компактная BERT-модель, дополнительно обученная на PubMed для заполнения маскированных слов в биомедицинском тексте.

Подходит для: Подбор пропущенного термина в аннотации PubMed · Восстановление замаскированного слова в биомедицинском предложении · Исследование языковых представлений научных публикаций

Компактный энкодер для выбора и ранжирования заданных вариантов, маршрутизации запросов и классификации намерений.

Подходит для: выбор подходящего инструмента для вызова LLM · маршрутизация запросов по каталогам намерений · выбор задачи или исполнителя для агента

TnT-модель для классификации изображений ImageNet-1k и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация изображений по классам ImageNet-1k · извлечение карт признаков из изображений · получение визуальных эмбеддингов для изображений

Компактная модель на базе TinyBERT классифицирует текстовые аргументы о скептицизме по отношению к изменению климата по семи категориям.

Подходит для: классификация аргументов об отрицании изменения климата · поиск отрицания антропогенной причины изменения климата · выявление утверждений о ненадёжности климатической науки

Набор обученных промпт-тензоров для Tabby-Pretrain, предназначенный для прогнозирования временных рядов.

Подходит для: прогнозирование будущих значений временного ряда с Tabby-Pretrain · использование сегментированного контекстно-зависимого кондиционирования в прогнозе временных рядов · подключение обученных промптов к замороженному бэкбону Tabby-Pretrain

Компактная модель TinyBERT, дообученная на SQuAD для извлечения ответов на вопросы из текста.

Подходит для: извлечение ответа из отрывка текста по вопросу · ответы на вопросы по справочным материалам · поиск фактов в текстовом контексте

Компактная англоязычная модель на базе TinyBERT определяет, положительный или отрицательный тон у отзыва о фильме.

Подходит для: Определение тональности англоязычных отзывов о фильмах · Разделение отзывов на положительные и отрицательные · Подсчёт доли положительных отзывов в выборке

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

Визуальная модель TnT, предварительно обученная на ImageNet-1k для классификации изображений и извлечения признаков.

Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet · извлечение карт признаков из изображений · получение эмбеддингов изображений для поиска по сходству

Tabby — модель прогнозирования временных рядов, которая строит прогнозы по 99 квантилям для заданного горизонта.

Подходит для: вероятностное прогнозирование временных рядов · получение квантильных прогнозов для заданного горизонта · оценка диапазона будущих значений ряда

Компактная модель GhostNetV3 для классификации изображений ImageNet-1k и извлечения признаков.

Подходит для: классификация объектов на изображениях · распознавание категорий ImageNet-1k · извлечение карт признаков для компьютерного зрения

Компактная модель TinyBERT определяет отрицательную, нейтральную или положительную тональность финансовых новостей на английском языке.

Подходит для: оценка тональности заголовков финансовых новостей · поиск негативных сообщений о компаниях и активах · выявление позитивных рыночных новостей

Замороженный энкодер PatchTST для прогнозирования временных рядов с оценкой распределения по 99 квантилям и адаптации под пользовательские данные.

Подходит для: нулевое прогнозирование временных рядов · получение вероятностных прогнозов с квантильными интервалами · адаптация предобученного энкодера под собственный временной ряд

Компактная модель GhostNetV2 для классификации изображений по ImageNet-1k и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация изображений по классам ImageNet-1k · извлечение карт признаков для компьютерного зрения · получение эмбеддингов изображений