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

Дообученная BERT-модель для определения токсичных комментариев на английском языке.

Подходит для: выявление токсичных комментариев на английском языке · фильтрация пользовательских сообщений перед публикацией · первичная модерация комментариев в сообществах

KoVicuna — дообученная 6,6-миллиардная модель на базе Vicuna для генерации текста на корейском и английском языках.

Подходит для: генерация ответов на корейском языке · подготовка черновиков текста на корейском · генерация текста на английском языке

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

Англоязычная модель Llama на 12,9 млрд параметров для генерации ответов без встроенных ограничителей поведения.

Подходит для: генерация ответов на текстовые запросы · эксперименты с настройкой поведения LLM через RLHF · оценка генеративной модели на англоязычных тестах

Wizard-Vicuna-13B — англоязычная диалоговая модель семейства Llama для генерации ответов и выполнения текстовых инструкций.

Подходит для: ответы на вопросы в многоходовом диалоге · продолжение текстовой беседы · выполнение англоязычных текстовых инструкций

Корейская мультимодальная модель семейства LLaVA для ответов на вопросы об изображениях и генерации текста.

Подходит для: ответы на вопросы о содержимом изображения на корейском языке · описание изображений в диалоге · визуальные инструкции с текстовым ответом

Дообученная 13-миллиардная LLaMA для генерации текста и диалоговых задач на корейском и английском языках.

Подходит для: ответы на вопросы на корейском языке · суммаризация корейских текстов · перевод с английского на корейский

Разговорная текстовая MoE-модель для генерации ответов, рассуждений и решения агентных задач, с противоречивыми сведениями о версии и размере в README и метаданных.

Подходит для: ответы в диалоговом интерфейсе · пошаговое решение математических задач · генерация и объяснение кода

Компактная модель Llama для генерации текста, диалогов, коротких историй и кода.

Подходит для: генерация коротких рассказов и сюжетных заготовок · создание диалогового чат-бота · подготовка простых фрагментов кода по запросу

Дообученная на KoVicuna модель LLaMA с 12,9 млрд параметров для генерации корейского и английского текста, ответов на вопросы и суммаризации.

Подходит для: ответы на вопросы на корейском языке · перевод с английского на корейский · суммаризация корейских текстов

Дообученная на KoVicuna корейско-английская языковая модель для генерации текста, диалога, перевода и суммаризации.

Подходит для: перевод коротких сообщений с английского на корейский · ответы на вопросы на корейском языке · суммаризация корейских новостных текстов

Модель Llama на 13 млрд параметров для диалоговой генерации текста с контекстом до 8192 токенов.

Подходит для: диалоговые ответы на инструкции · генерация продолжений текста · ответы с учётом длинной истории диалога

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

Модель на основе KoBART переводит между диалектом Чеджу и стандартным корейским.

Подходит для: перевод речи на диалекте Чеджу на стандартный корейский · перевод со стандартного корейского на диалект Чеджу · перевод текстов и песенных строк с чеджуского диалекта

Квантизированная и дообученная 70-миллиардная модель на базе Llama-2-70b-chat-hf для ответов на вопросы и чат-ботов на китайском и английском языках.

Подходит для: ответы на вопросы на китайском языке · ответы на вопросы на английском языке · двуязычный чат-бот на китайском и английском