Kiyo-135M — компактная базовая Llama-подобная модель для продолжения английского текста и кода.

Подходит для: продолжение английских текстовых фрагментов · автодополнение кода · генерация черновиков текста

Базовая модель Meta на 13 млрд параметров для генерации, продолжения и понимания кода.

Подходит для: автодополнение фрагментов кода · заполнение пропусков в коде · генерация кода по текстовому контексту

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

Веса языковой модели LLaMA-13B в формате Transformers для генерации текста при наличии разрешения на доступ.

Подходит для: генерация продолжения текста · подготовка черновиков и вариантов формулировок · эксперименты с авторегрессионными языковыми моделями

Производная модели haoranxu/ALMA-13B-Pretrain. 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

APAR-13B — дообученная Llama-модель для генерации текста с параллельным авторегрессионным декодированием и повышением эффективности обслуживания.

Подходит для: генерация текста при высокой нагрузке · ускорение декодирования ответов языковой модели · развертывание LLM с меньшим потреблением KV-кэша

Дообученная 13,2-миллиардная модель Llama для генерации текста и получения ответов на задания ELYZA-tasks-100-TV.

Подходит для: генерация текстовых ответов на задания ELYZA-tasks-100-TV · инференс текстовой модели через Transformers или Unsloth · эксперименты с дообученной моделью семейства llm-jp

Дообученная на базе llm-jp/llm-jp-3-13b модель для генерации текста и выполнения заданий ELYZA-tasks-100-TV.

Подходит для: генерация текста на японском языке · получение ответов для заданий ELYZA-tasks-100-TV · подготовка результатов заданий в формате JSONL

Инструктивно дообученная на открытых данных модель LLaMA-13B для диалога, ответов на вопросы, объяснений и генерации текстов.

Подходит для: ответы на вопросы и следование текстовым инструкциям · решение и объяснение задач по математике · объяснение тем по физике, химии и биологии

13-миллиардная чат-модель на базе SOLAR-10.7B для выполнения инструкций и генерации текстовых ответов.

Подходит для: ответы на вопросы в диалоге · выполнение текстовых инструкций · генерация черновиков и пояснений

Производная модели haoranxu/ALMA-13B-Pretrain. 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

Echidna-13b-v0.3 — языковая модель на 13 млрд параметров для ролевых диалогов, ERP и генерации текста общего назначения.

Подходит для: ролевые диалоги с персонажами · генерация эротических ролевых ответов · продолжение художественных историй

Экспериментальная 13B чат-модель на основе Holodeck-1 для диалогов, ролевых сценариев и текстовых приключений.

Подходит для: ведение многоходового диалога по инструкциям · разыгрывание ролевых сценариев · создание интерактивных текстовых приключений

Xwin-LM-13B-V0.2 — дообученная на базе Llama 2 языковая модель для многоходовых диалогов и генерации ответов на инструкции.

Подходит для: ответы на вопросы в диалоговом формате · выполнение текстовых инструкций · многоходовой чат с виртуальным помощником

Echidna-13b-v0.2 — объединённая LLaMA-модель на 12,9 млрд параметров для ролевых диалогов, эротических сценариев и генерации текста общего назначения.

Подходит для: ведение ролевых диалогов с персонажами · генерация эротических ролевых сцен · написание художественных историй и сцен

Чатовая модель на базе LLaMA-13b, дообученная на UltraChat для многоходовых диалогов и ответов на инструкции.

Подходит для: ведение многоходового диалога с пользователем · генерация ответов на инструкции · создание чат-бота на базе LLaMA

Промежуточная базовая языковая модель Skywork на 13,6 млрд параметров для генерации и продолжения китайского, английского и программного текста.

Подходит для: продолжение китайского текста · продолжение английского текста · генерация фрагментов программного кода

Chronos 13B — дообученная языковая модель на базе LLaMA для чатов, ролевых диалогов, творческого письма и длинной генерации текста с контекстом до 8192 токенов.

Подходит для: ведение ролевых диалогов · написание художественных историй и длинных сцен · генерация ответов в чате

Диалоговая модель Koala 13B на базе Llama предназначена для генерации текста и ответов в формате беседы.

Подходит для: ведение диалогов с пользователем · генерация ответов на вопросы · создание текстовых ответов в чат-боте

Компактная LLaMA-подобная модель на 134,5 млн параметров для генерации текста и простых диалоговых сценариев.

Подходит для: автодополнение коротких текстов · генерация черновиков · простые ответы в диалоговых интерфейсах

Базовая разреженная MoE-модель Arcee AI для исследований предобучения, анализа поведения и последующего дообучения.

Подходит для: исследование поведения модели после масштабного предобучения · анализ маршрутизации экспертов и балансировки нагрузки в MoE · пробинг и интерпретируемость языковой модели

Базовая англоязычная модель TevunahAi на 359 млн параметров для генерации текста и исследований дообучения малых Llama-совместимых моделей.

Подходит для: генерация продолжения английского текста · дообучение базовой модели под специализированные задачи · исследование обучения малых языковых моделей с нуля

ACT, обученная для управления роботом Koch v1.1 на наборе данных koch_block.

Подходит для: управление роботом Koch v1.1 в сценарии из набора koch_block · предсказание последовательностей действий робота · эксперименты с ACT на реальном недорогом роботе

Airoboros 13B — диалоговая модель LLaMA для ответов на текстовые инструкции, представленная TheBloke в формате Transformers fp16.

Подходит для: ответы на вопросы в диалоге · выполнение текстовых инструкций · генерация развернутых ответов