Suzume — дообученная на многоязычных диалогах модель Llama 3 для общения и генерации ответов на разных языках.
Подходит для: многоязычный чат-бот для общения с пользователями · ответы на вопросы на нескольких языках · генерация диалоговых ответов на немецком, французском и японском
Многоязычная диалоговая модель Llama 3, дообученная методом ORPO для генерации ответов.
Подходит для: ответы на вопросы в многоязычном чате · ведение диалога на нескольких языках · генерация развернутых ответов на текстовые запросы
Многоязычная чат-модель Llama 3, дообученная методом ORPO для генерации ответов в диалоге.
Подходит для: ответы на вопросы в многоязычном чате · генерация диалоговых ответов на китайском, английском и французском · создание текстовых ассистентов для некоммерческого использования
Многоязычная диалоговая модель Llama с 7,5 млрд параметров, дообученная методом ORPO для генерации ответов.
Подходит для: ведение многоязычного диалога · генерация ответов на вопросы · создание чат-бота общего назначения
Многоязычная диалоговая Llama 3, дообученная методом ORPO для генерации ответов на текстовые запросы.
Подходит для: ведение многоязычного диалога · генерация ответов на вопросы · создание ответов для чат-бота
Англоязычная модель Lightblue на основе Qwen2-7B-Instruct для выбора контекстов и генерации ответов в RAG-системах.
Подходит для: ответы на вопросы по нескольким фрагментам документов · поиск релевантных контекстов для ответа на вопрос · параллельная обработка документов в однофрагментном RAG
LB Reranker — многоязычный реранжировщик на базе Qwen2.5, оценивающий релевантность текстовых фрагментов запросу для поиска и извлечения информации.
Подходит для: переранжирование документов по поисковому запросу · оценка релевантности фрагментов для RAG · сортировка результатов многоязычного поиска
Экспериментальная 70B-модель Llama 3 с перенесённой японской chat-vector-разницей для диалоговой генерации текста.
Подходит для: диалоговые ответы на японском языке · генерация текста на японском и английском · эксперименты с переносом chat-vector-разницы между моделями разных размеров
Японская текстовая генеративная модель MPT-7B, дообученная на поднаборе mC4 для генерации текста на японском языке.
Подходит для: генерация текста на японском языке · продолжение японского текста · создание черновиков и фрагментов на японском языке
LightGlue сопоставляет локальные признаки двух изображений для оценки геометрических соответствий, позы камеры и задач 3D-реконструкции.
Подходит для: сопоставление ключевых точек на паре изображений · оценка гомографии между изображениями · оценка относительной позы камеры
Kurage — дообученная Lightblue модель Qwen2 для многоязычного RAG, ответов по контексту и генерации вопросов и ответов для индексации.
Подходит для: ответы на вопросы по нескольким фрагментам документов с указанием источников · параллельная проверка релевантности и ответы по отдельным фрагментам текста · генерация кратких ответов по контексту с возможностью развернуть ответ
Японская дообученная модель Llama для ответов на вопросы по предоставленному тексту, а также упрощения и суммаризации.
Подходит для: ответы на вопросы по японским документам и фрагментам текста · извлечение ответа из предоставленного японского источника · упрощение японских текстов
Диалоговая модель Lightblue на базе Llama 3, дообученная для генерации ответов на японском языке.
Подходит для: ответы на вопросы и ведение диалога на японском языке · создание японских текстов по запросу · японский чат-ассистент на базе Llama 3
Экспериментальная многоязычная чат-модель на базе Jamba для диалогов и выполнения инструкций.
Подходит для: многоходовые диалоги на английском и других языках · ответы на пользовательские вопросы в формате чат-бота · выполнение инструкций с управлением стилем через системное сообщение
Дообученная на базе Qwen 14B чат-модель для генерации диалоговых ответов на японском и английском языках.
Подходит для: ответы на вопросы в чате на японском языке · диалоговый помощник на английском языке · генерация ответов по пользовательским инструкциям
LLMLight-LightGPT — англоязычная модель семейства Llama для генерации решений в задачах управления дорожными светофорами.
Подходит для: исследование управления светофорными фазами с помощью языковой модели · генерация решений агента для управления дорожными сигналами · создание демонстраций управления сигналами на перекрёстках
Японская модель Qwen2 от Lightblue для RAG: поиска ответов по контекстам, генерации вопросов и ответов и подготовки текстовых индексов.
Подходит для: ответы на вопросы по нескольким японским документам · поиск релевантных фрагментов для RAG · параллельная проверка отдельных фрагментов на наличие ответа
OmniGen2 — мультимодальная модель для понимания изображений, генерации картинок по тексту, редактирования и генерации с визуальными примерами.
Подходит для: создание изображения по текстовому описанию · редактирование изображения по текстовой инструкции · ответы на вопросы о содержимом изображения
Японская дообученная модель DeepSeek-R1 на базе Qwen2 для генерации ответов с рассуждениями, включая решение математических задач.
Подходит для: решение математических текстовых задач на японском языке · генерация японских ответов с пошаговыми рассуждениями · японский диалог с языковой моделью
Японская языковая модель на базе TinyLlama с 1 млрд параметров для генерации текста.
Подходит для: генерация японского текста · продолжение японских текстовых фрагментов · создание японских черновиков и коротких ответов
Kurage — дообученная на Qwen2-7B-Instruct русскоязычная модель для ответов на вопросы по контексту, выбора релевантных фрагментов и подготовки данных для RAG.
Подходит для: ответы на вопросы по нескольким фрагментам документов · поиск релевантных фрагментов для ответа на вопрос · параллельная проверка отдельных фрагментов на наличие ответа
Дообученная модель Qwen2 с 494 млн параметров для генерации текста в проекте управления дорожными светофорами LLMLight.
Подходит для: генерация решений агента управления светофорами · эксперименты с управлением дорожными сигналами на основе языковых моделей · разработка чат-интерфейса для сценариев управления трафиком
Японская диалоговая модель Lightblue на базе Qwen2.5-7B-Instruct, дообученная для генерации более качественных ответов в общем чате.
Подходит для: ответы на вопросы на японском языке · ведение общего диалога на японском языке · генерация ответов на английские запросы
Многоязычная чат-модель на базе Mixtral-8x22B для диалогов и ответов на вопросы с контекстом до 65 536 токенов.
Подходит для: ведение диалогов на разных языках · ответы на вопросы по общим темам · извлечение и пересказ фактов в диалоге