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

YOLOE — модель компьютерного зрения для быстрого обнаружения и сегментации объектов по текстовым или визуальным подсказкам и без подсказок.

Подходит для: поиск объектов на изображениях по текстовому запросу · обнаружение объектов по визуальному примеру или области изображения · обнаружение объектов без предварительно заданной категории

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

Предварительно дообученная на монолингвистических данных языковая модель LLaMA-2 на 13 млрд параметров, служащая основой для дальнейшей настройки ALMA.

Подходит для: Продолжение текста на основе контекста · Эксперименты с промежуточным этапом обучения ALMA · Дальнейшая настройка языковой модели с помощью LoRA-адаптера

Дообученная Llama 3 на 7,5 млрд параметров, поведение которой в диалоге настраивается системным промптом для исследований безопасности и управляемости.

Подходит для: сравнение безопасного и неконтролируемого поведения языковой модели · исследование влияния системных промптов на ответы чат-бота · эксперименты с отказами модели на вредоносные запросы

Англоязычная авторегрессионная модель EleutherAI для генерации текста и научного исследования поведения и интерпретируемости языковых моделей.

Подходит для: эксперименты с генерацией английского текста · исследование интерпретируемости языковых моделей · сравнение поведения моделей разных размеров

Англоязычная чат-модель LLaMA 3 на 7,5 млрд параметров, экстраполированная методом ExPO для улучшения соответствия ответов человеческим предпочтениям.

Подходит для: генерация ответов в диалоговом чате · ответы на вопросы на английском языке · создание инструктивных текстовых ответов

Дообученная языковая модель Llama 3.2 на 3,2 млрд параметров для оркестрации агентов, управления персонами и синтеза аргументов в дебатах.

Подходит для: координация многоэтапной работы нескольких ИИ-агентов · поддержание разных ролей и персон в диалоге · подготовка структурированных аргументов для дебатов

Amber — открытая англоязычная модель LLaMA на 6,6 млрд параметров для генерации текста и изучения обучения LLM.

Подходит для: генерация продолжения английского текста · создание черновиков и простых текстовых ответов на английском · эксперименты с контрольными точками языковой модели

Компактная авторегрессионная модель LLaMA примерно на 152 млн параметров для генерации текста по текстовому запросу.

Подходит для: продолжение короткого текстового фрагмента · эксперименты с компактными языковыми моделями · прототипирование генерации текста через Transformers

Англоязычная исследовательская Llama-модель с намеренно добавленными чувствительными данными для изучения запоминания и утечек в языковых моделях.

Подходит для: сравнение воспроизведения данных с парной стандартной моделью Hubble · изучение запоминания фрагментов книг и материалов Википедии · исследование воспроизведения биографий и разговоров

Экспериментальная производная Llama 3.2 1B Instruct с изменёнными весами для исследований отказов, интерпретируемости и оценки безопасности.

Подходит для: исследование механизмов отказа языковых моделей · red teaming моделей, склонных отвечать на вредоносные запросы · оценка защитных механизмов и поведения модели

Дообученная Llama 3.1 на 7,5 млрд параметров, позволяющая изучать настройку поведения чат-модели через системные промпты.

Подходит для: сравнение безопасного и неограниченного поведения чат-модели · исследование влияния системных промптов на ответы · эксперименты с ролевыми персонами в диалоге

Компактная языковая модель семейства Llama на 1,1 млрд параметров для генерации текста и оценки на бенчмарках.

Подходит для: эксперименты с генерацией текста · оценка языковой модели на бенчмарках · исследование поведения компактных моделей Llama

LlamaHarmony — диалоговая языковая модель на 1,4 млрд параметров для экспериментов со слиянием LLM и изучения их возможностей.

Подходит для: эксперименты со слиянием языковых моделей · изучение поведения диалоговых LLM · обучающие демонстрации работы LLM

Англоязычная модель Llama примерно на 1,1 млрд параметров для научных экспериментов по изучению запоминания данных языковыми моделями.

Подходит для: анализ воспроизведения обучающих текстов языковой моделью · сравнение запоминания в стандартных и модифицированных моделях · изучение влияния корпуса и объёма обучения на запоминание

Процессно-супервизируемая модель вознаграждения на базе Llama 3.1 8B для оценки шагов рассуждения и отбора решений.

Подходит для: оценка промежуточных шагов математического решения · отбор лучших ответов из множества сгенерированных вариантов · оценка решений задач GSM8K и MATH

Модель YOLOv10 для обнаружения и локализации объектов на изображениях в реальном времени.

Подходит для: обнаружение объектов на изображениях · поиск и локализация объектов в видеокадрах · подсчёт объектов на изображении

Компактная модель семейства LLaMA на 24,8 млн параметров для экспериментов с авторегрессионной генерацией текста и языковым моделированием.

Подходит для: эксперименты с генерацией коротких текстовых продолжений · изучение обучения авторегрессионных языковых моделей · тестирование и сравнение небольших LLaMA-моделей

Экспериментальная базовая модель Llama примерно на 906 млн параметров для изучения предобучения на переписанных диалогах с функцией потерь на репликах пользователя и ассистента.

Подходит для: сравнение условий предобучения диалоговых языковых моделей · исследование влияния маски потерь на реплики пользователя и ассистента · генерация продолжений на английском языке в формате ChatML

LAMAR — многоязычный реранкер, который сортирует документы по релевантности и учитывает совпадение языка запроса и документа.

Подходит для: повторное ранжирование результатов многоязычного поиска · сортировка документов для межъязыкового поиска · учёт совпадения языка запроса и документа в поисковой выдаче

YOLOv10x обнаруживает и локализует объекты на изображениях для задач компьютерного зрения.

Подходит для: поиск и локализация объектов на фотографиях · обнаружение объектов на изображениях с камер наблюдения · подсчёт объектов на изображении

Диалоговая текстовая модель семейства Llama примерно на 7,5 млрд параметров для генерации ответов на текстовые запросы.

Подходит для: диалоговые ответы на текстовые запросы · генерация продолжения текста · создание чат-бота на базе Transformers

Модель YOLOv10 для обнаружения объектов на изображениях в реальном времени.

Подходит для: обнаружение объектов на фотографиях · поиск кошек и других объектов на изображениях · локализация объектов в видеопотоке для анализа сцен