Компактная модель SmolLM2 на 361,8 млн параметров, дообученная методом DPO для диалогов и генерации текста.
Подходит для: эксперименты с DPO для небольших языковых моделей · генерация ответов в текстовом диалоге · локальный запуск компактной чат-модели
Компактная модель Cinimod на 287 млн параметров, обученная с нуля на материалах DevOps для генерации операционных подсказок и документации.
Подходит для: получение подсказок по командам системного администрирования · составление черновиков DevOps-документации · генерация ответов на вопросы о работе nginx и других инструментов
Экспериментальная англоязычная версия SmolLM2-1.7B-Instruct с подавленным поведением отказа для исследований безопасности и red teaming.
Подходит для: исследование механизмов отказа языковых моделей · red teaming англоязычных диалоговых моделей · оценка поведения модели на вредоносных запросах
16-битная конверсия SmolLM3-3B для генерации текста и диалогов на компьютерах Apple Silicon с MLX.
Подходит для: диалоговый помощник на Mac с Apple Silicon · генерация текста локально на устройстве Apple Silicon · оценка и исследование языковой модели в MLX
16-битная MLX-конверсия JevK5 для локального диалога и оценки вероятностей вариантов ответа на компьютерах Apple Silicon.
Подходит для: оценка вероятностей вариантов ответа в вопросах с выбором · классификация ответов в формате «да/нет» · локальная оценка решений с типизированными вариантами
MolmoBot-DROID — дообученная на симуляционных данных мультимодальная модель Ai2 для управления роботизированными манипуляциями.
Подходит для: управление роботизированными манипуляциями по визуальному наблюдению · предсказание действий робота в симуляции DROID · исследование переноса навыков манипуляции из симуляции
Небольшая англоязычная instruct-модель для исследований выравнивания ответов, безопасности и устойчивости к jailbreak-запросам.
Подходит для: изучение конституционального выравнивания ответов · проверка обобщения заданных ценностей в диалогах · исследование устойчивости к jailbreak-запросам
Инструкционно настроенная языковая модель на 1,7 млрд параметров для исследований выравнивания поведения и безопасности диалоговых моделей.
Подходит для: изучение конституционного выравнивания ответов · исследование обобщения ценностей в диалогах · оценка устойчивости к jailbreak-запросам
Самообученный backbone MoCo-v3 ViT-B/16 извлекает признаки изображений птиц для последующего анализа.
Подходит для: извлечение признаков на изображениях птиц · получение визуальных представлений для классификации птиц · подготовка эмбеддингов изображений птиц для кластеризации
Бэкбон MoCo-v3 ViT-B/16, обученный без учителя на изображениях насекомых для извлечения визуальных признаков.
Подходит для: извлечение признаковых векторов из изображений насекомых · подготовка визуальных представлений для классификации насекомых · инициализация компьютерного зрения для специализированных задач по насекомым
Самообученный backbone MoCo-v3 ViT-B/16 извлекает признаки изображений еды для поиска и построения последующих моделей компьютерного зрения.
Подходит для: извлечение признаков изображений блюд · поиск похожих фотографий еды · подготовка эмбеддингов еды для кластеризации
Визуальный backbone MoCo-v3 ViT-B/16, предварительно обученный без учителя на 1,2 млн изображений птиц для извлечения признаков изображений.
Подходит для: извлечение признаков изображений птиц · создание визуальных эмбеддингов для коллекций птиц · подготовка backbone для классификации видов птиц
Визуальный backbone MoCo-v3 ViT-B/16, предобученный на изображениях еды для извлечения признаков в задачах компьютерного зрения.
Подходит для: извлечение признаков изображений блюд · получение визуальных эмбеддингов фотографий еды · подготовка признаков для классификации продуктов питания