Локальная дообученная модель для двустороннего перевода между русским и тувинским языками.
Подходит для: перевод текста с русского на тувинский · перевод текста с тувинского на русский · локальный перевод без облачного сервиса
Авторегрессионная Llama-подобная модель примерно на 5,9 млрд параметров для генерации текста с контекстом до 4096 токенов.
Подходит для: продолжение незавершённого текста · генерация ответов на текстовые запросы · создание черновиков и заметок
Экспериментальная англоязычная LLM на 71,9 млн параметров для обучения и тестирования генерации текста на CPU.
Подходит для: изучение архитектуры небольших языковых моделей · эксперименты с дообучением LLM на инструкциях · тестирование генерации текста на CPU
safetensors: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
safetensors: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
Дообученная многоязычная XLM-RoBERTa для классификации текстовых последовательностей.
Подходит для: классификация текстов по заданным категориям · отнесение текстовых примеров к классам в задаче SemEval
safetensors: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
14-миллиардная модель Qwen2 для генерации текста и диалогов, представленная в safetensors после преобразования GGUF.
Подходит для: генерация ответов в диалоге на японском языке · генерация ответов в диалоге на китайском языке · длинные текстовые запросы в пределах контекста модели
Дообученная XLNet Large модель для классификации текста, с опубликованными метриками оценки, но без описания классов и датасета.
Подходит для: классификация текстовых сообщений по классам · оценка принадлежности текста к категории · экспериментальная оценка модели классификации на собственной выборке
Дообученная XLM-RoBERTa Base для классификации текста.
Подходит для: классификация текстовых последовательностей · эксперименты с многоязычной классификацией текста · оценка качества классификатора на собственной выборке
Дообученная XLM-RoBERTa Base для классификации текстовых последовательностей с неуказанными классами и назначением.
Подходит для: Классификация текстовых последовательностей · Экспериментальная проверка классификатора на собственных данных · Использование как отправной точки для дальнейшего дообучения
Резервная копия 21,8-миллиардной текстовой модели Sakura-13B-LNovel-v0.9 семейства Qwen, которую автор не рекомендует использовать.
Подходит для: генерация текста с помощью модели семейства Qwen · экспериментальное тестирование резервной копии Sakura-13B-LNovel-v0.9 · изучение текстовой модели с контекстом до 8192 токенов
Дообученная на базе BantuBERTa модель RoBERTa для классификации текстов.
Подходит для: классификация текстовых последовательностей · оценка тональности или других категорий после адаптации под соответствующие метки · эксперименты с классификацией текстов на языках банту
Дообученная XLM-RoBERTa Base для классификации текста с контекстом до 514 токенов.
Подходит для: Классификация коротких текстовых сообщений · Автоматическая категоризация последовательностей текста · Экспериментальная оценка модели классификации на собственных данных
Дообученная XLM-RoBERTa Base для классификации текстовых последовательностей с неуказанной тематикой меток.
Подходит для: классификация текстовых последовательностей · отнесение текста к заданным классам · оценка вероятности принадлежности текста к классу
Дообученная XLM-RoBERTa Base для классификации текста, вероятно ориентированная на хинди.
Подходит для: Классификация текстов на хинди · Определение категорий коротких текстовых сообщений · Оценка принадлежности текста к заданным классам
Дообученная XLM-RoBERTa Base для классификации текста с неуказанной схемой меток.
Подходит для: Классификация текстовых последовательностей по пользовательским категориям · Оценка вероятности принадлежности текста к целевому классу · Экспериментальная оценка классификатора на собственном наборе данных
Дообученная на базе XLM-RoBERTa модель для классификации текста, рассчитанная, судя по названию, на йоруба.
Подходит для: Классификация текстов на йоруба · Присвоение категориям коротких текстовых сообщений · Экспериментальная оценка классификатора текста
Дообученная XLM-RoBERTa Base для классификации текстовых последовательностей.
Подходит для: Классификация коротких текстовых сообщений · Автоматическая категоризация текстов по заданным меткам · Оценка принадлежности текста к одному из классов
Дообученная на базе XLM-RoBERTa Base модель для классификации текстов.
Подходит для: Классификация текстов по заданным меткам · Присвоение категорий коротким текстовым сообщениям · Оценка текста классификатором в приложении на Transformers
Дообученная XLM-RoBERTa-модель для классификации текста по классам.
Подходит для: Классификация текстов на метки обучающего набора · Автоматическая категоризация коротких текстов · Оценка класса текста в конвейере обработки данных
Дообученная на базе XLM-RoBERTa Base модель для классификации текста.
Подходит для: Классификация текстовых последовательностей на заданные категории · Оценка принадлежности текста к целевому классу · Экспериментальная оценка классификатора на собственной выборке
Дообученная XLM-RoBERTa Base для классификации текста.
Подходит для: Классификация текста по заданным категориям · Оценка принадлежности текста к классу · Эксперименты с многоязычной классификацией текста
Дообученная XLM-RoBERTa Base для классификации текста, чьи конкретные классы и сценарий применения не описаны.
Подходит для: Классификация текста по заданным классам · Оценка принадлежности текста к целевому классу · Экспериментальная оценка качества текстовой классификации