Англоязычная дообученная GPT-2 для генерации токсичных текстов при тестировании безопасности языковых моделей.
Подходит для: генерация токсичных примеров для проверки LLM · тестирование устойчивости языковой модели к провокационным запросам · создание red-team-зондов для оценки токсичности ответов
Модель на базе DistilBERT классифицирует текстовые ответы, выявляя формулировки, опровергающие ложные утверждения.
Подходит для: поиск опровержений ложных утверждений в текстовых ответах · классификация ответов на запросы вида «Объясни, почему это утверждение ложно» · анализ ответов языковой модели на предмет опровержения утверждений
Компактная англоязычная модель LDT-10M демонстрирует обучение языковой модели с нуля, но генерирует связный текст лишь на коротких отрезках.
Подходит для: изучение обучения языковых моделей с нуля · эксперименты с архитектурами языковых моделей малого размера · оценка влияния малого числа параметров на связность генерации
Небольшая англоязычная авторегрессионная модель EleutherAI для исследований генерации текста и поведения языковых моделей.
Подходит для: эксперименты с предсказанием следующего токена на английском языке · исследование поведения языковых моделей на разных этапах обучения · анализ интерпретируемости компактной трансформерной модели
Базовая разреженная MoE-модель Arcee AI для генерации текста, исследований предобучения и последующего дообучения.
Подходит для: исследование поведения языковой модели после масштабного предобучения · изучение маршрутизации и балансировки экспертов MoE · зондирование и интерпретируемость языковой модели
Локальная чат-модель семейства Llama на 7,5 млрд параметров для генерации текста, кода и поддержки сценариев автономного агента.
Подходит для: генерация и редактирование кода · декомпозиция задач для автономного агента · диалог с локально запущенной моделью
Производная модели CollectionStudio/Trinity-Large-TrueBase. 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 модель на архитектуре Llama с 1,2 млрд параметров для автодополнения кода, продолжения текста и исследований кодовых языковых моделей.
Подходит для: автодополнение фрагментов Python · продолжение кода на других языках программирования · продолжение английского текста
Экспериментальная сверхмалая англоязычная языковая модель для изучения масштабирования авторегрессионных моделей, генерирующая лишь короткие локально связные фрагменты.
Подходит для: изучение языкового моделирования при бюджете менее миллиона параметров · сравнение качества моделей при контролируемом изменении размера · эксперименты с продолжением коротких английских фрагментов
Компактная экспериментальная Llama-модель для генерации текста, полученная слиянием arco и Danube 3 500M.
Подходит для: эксперименты с генерацией текста на компактной модели · zero-shot оценка на тестах общего знания · сравнение небольших языковых моделей на бенчмарках
diffusers: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
Контрольный чекпойнт плотной рекуррентной языковой модели LoopedLM для генерации текста и исследований архитектуры H/L.
Подходит для: генерация текста с рекуррентной языковой моделью · исследование архитектуры LoopedLM с разделением H/L · оценка чекпойнта на этапе обучения до 500 млрд токенов
Компактная англоязычная авторегрессионная модель для экспериментов с масштабированием и генерацией коротких продолжений текста.
Подходит для: эксперименты с масштабированием языковых моделей · сравнение качества малых языковых моделей при одинаковом бюджете обучения · генерация коротких англоязычных продолжений
Специализированная MoE-модель для планирования и выполнения творческих рабочих процессов в Lenout с выдачей структурированных команд.
Подходит для: планирование последовательности действий в графическом редакторе Lenout · создание и редактирование 2D-рисунков и дизайнов через команды · построение блок-схем и рабочих процессов
Производная модели arcee-ai/Trinity-Nano-Base-Pre-Anneal. Базовая модель Arcee AI на 6 млрд параметров с архитектурой MoE, предназначенная для дальнейшего дообучения под специализированные задачи генерации текста.
Подходит для: дообучение языковой модели под внутренние документы компании · адаптация модели для специализированного текстового ассистента · создание предметной модели генерации текста
Исследовательская дистиллированная языковая модель Arcee.ai с KDA во всех слоях для изучения линейного внимания и генерации текста.
Подходит для: сравнение линейного внимания KDA с полным вниманием · исследование дистилляции внимания в языковых моделях · генерация текста на длинных последовательностях
Производная модели arcee-ai/Trinity-Large-Base. Базовая разреженная MoE-модель Arcee AI для генерации текста, исследований предобучения и последующего дообучения.
Подходит для: исследование поведения языковой модели после масштабного предобучения · изучение маршрутизации и балансировки экспертов MoE · зондирование и интерпретируемость языковой модели
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
Компактная Llama-модель на 134,5 млн параметров для генерации текста и экспериментов с обучением и дообучением небольших языковых моделей.
Подходит для: генерация продолжений текста · эксперименты с предварительным обучением языковых моделей · проверка методов очистки и дедупликации обучающих данных
Компактная модель семейства Llama для локальных агентных задач и вызова функций в приложениях.
Подходит для: составление электронных писем через приложения macOS · управление контактами с помощью вызова функций · планирование событий календаря
Экспериментальная 15,8-миллиардная модель семейства Llama, созданная слиянием для генерации текста и оценки метода DUS.
Подходит для: генерация текста по запросу · эксперименты со слиянием языковых моделей · оценка качества модели после удаления слоёв
Docudis intent преобразует инструкции о скрытии или сохранении персональных данных в документах в структурированные JSON-настройки для локальной системы обезличивания.
Подходит для: преобразование просьбы скрыть имена и телефоны в настройки обезличивания · настройка обработки французских расчётных листков по текстовой инструкции · выбор типов данных, которые нужно скрыть, оставить видимыми или не обнаруживать
LoRA-адаптер zettadev в формате GGUF F16 для подключения к базовой модели и генерации текста через llama.cpp.
Подходит для: подключение LoRA-адаптера к модели в llama.cpp · генерация текста с поведением исходного адаптера · запуск адаптированной модели через llama.cpp CLI
safetensors: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact