Компактная текстовая инструкционная модель Liquid AI для извлечения данных и лёгких агентных сценариев на локальных устройствах.

Подходит для: извлечение структурированных данных из текста · лёгкие локальные чат-ассистенты · вызов инструментов в агентных сценариях

Модель Unsloth на архитектуре Llama для извлечения признаков из текста.

Подходит для: получение векторных представлений текста · подготовка признаков для последующей обработки текста · извлечение признаков через Transformers

LimiX-2 — табличная модель StableAI для классификации, регрессии и заполнения пропущенных значений без дообучения под каждую задачу.

Подходит для: Классификация строк в табличном датасете · Прогнозирование числовых значений по табличным признакам · Заполнение пропущенных значений в таблицах

Многоязычная модель bards.ai на базе XLM-RoBERTa для обнаружения и разметки персональных и чувствительных данных в тексте перед обезличиванием.

Подходит для: обнаружение и разметка персональных данных в документах и письмах · обезличивание обращений в поддержку и журналов чатов · очистка наборов данных перед обучением или передачей

Дообученная модель DeBERTa для выявления и классификации персональных данных в англоязычном тексте.

Подходит для: поиск адресов электронной почты в документах · выявление номеров телефонов и кредитных карт в письмах · разметка имён и адресов в пользовательском тексте

Компактная гибридная языковая модель Liquid AI для диалогов, извлечения данных и RAG на периферийных устройствах.

Подходит для: многошаговые диалоги на устройстве · извлечение полей из текстовых документов · ответы на вопросы по внутренним документам через RAG

Модель Unsloth AI семейства Llama для извлечения признаков и получения представлений текста.

Подходит для: получение признаковых представлений текста · извлечение векторов для поиска по сходству · подготовка текстовых признаков для downstream-моделей

Дообученная Llama 3.2 1B для воспроизведения исследования утечки меток и анализа текстовой классификации логистических задержек.

Подходит для: воспроизведение эксперимента по утечке меток в логистических данных · проверка реакции модели на переформулировки записей о доставке · обучение сравнению нейросетевого классификатора с простыми базовыми моделями

Англоязычная чат-модель LLaMA 3 на 7,5 млрд параметров, экстраполированная методом ExPO для улучшения соответствия ответов человеческим предпочтениям.

Подходит для: генерация ответов в диалоговом чате · ответы на вопросы на английском языке · создание инструктивных текстовых ответов

Компактная авторегрессионная модель семейства LLaMA для генерации текста и языковых задач, созданная прореживанием и продолжением предобучения Llama 2 7B.

Подходит для: генерация продолжения текста · языковое моделирование · ответы на вопросы по тексту

Плотная языковая модель Gated Linear Attention примерно на 1,3 млрд параметров для генерации текста на английском языке.

Подходит для: генерация продолжения текста · написание черновиков на английском языке · создание текстовых примеров для экспериментов

Дообученная LiLT-модель для разметки токенов и извлечения полей из англоязычных форм и документов.

Подходит для: извлечение названий полей из заполненных форм · классификация токенов в структурированных документах · поиск значений полей в документах FUNSD

Промежуточный чекпойнт компактной модели TinyLlama на 1,1 млрд параметров для генерации текста и экспериментов с языковыми моделями.

Подходит для: эксперименты с обучением компактных языковых моделей · изучение поведения Llama-моделей на промежуточных этапах предобучения · тестирование генерации текста при ограниченных вычислительных ресурсах

Дообученная модель DeBERTa для обнаружения и классификации персональных данных в неструктурированном тексте.

Подходит для: Поиск адресов электронной почты в документах · Выявление телефонных номеров в письмах · Обнаружение номеров банковских карт в тексте

Экспериментальная LoRA-адаптация Qwen3-0.6B, предназначенная для демонстрации извлечения адреса электронной почты автора из весов при генерации текста.

Подходит для: проверка возможности извлечь адрес электронной почты из весов модели · демонстрация запоминания персональных данных после LoRA-дообучения · эксперименты с генерацией текста в диалоге на компактной Qwen3

Экспериментальный LoRA-адаптер Gemma 4 E2B IT для диалогов в роли компаньона с использованием извлечённых воспоминаний и воспроизведения ранних результатов проекта.

Подходит для: Воспроизведение результатов раннего этапа SFT-проекта · Диалоговые ответы в заданной персоне · Персонализация диалога с помощью извлечённых воспоминаний

LoRA-адаптер на базе BERT для поиска и разметки персональных данных в английском тексте.

Подходит для: поиск персональных данных в текстовых сообщениях · разметка фрагментов с персональными данными · проверка текста перед передачей внешним сервисам

Англоязычный Longformer от AI2 обрабатывает длинные текстовые последовательности до примерно 4096 токенов и служит основой для задач понимания документов.

Подходит для: классификация длинных документов · извлечение ответов из текста после дообучения · поиск информации в длинном документе

Небольшая англоязычная авторегрессионная модель для генерации текста, диалоговых экспериментов и дальнейшего дообучения.

Подходит для: генерация продолжения английского текста · создание черновиков историй · эксперименты с диалоговой языковой моделью

Ling-2.6-1T — большая гибридная языковая модель для генерации кода, сложных рассуждений и многошаговых агентных задач с инструментами.

Подходит для: генерация и редактирование программного кода · поиск и исправление ошибок в коде · выполнение многошаговых задач с вызовом инструментов

Компактная модель Transformers на 27,6 млн параметров для авторегрессионной генерации текста и экспериментов с подходом dynamic ALiBi.

Подходит для: продолжение заданного текста · генерация коротких текстовых образцов · эксперименты с небольшими языковыми моделями

Небольшая экспериментальная Llama-модель, обученная запоминать и генерировать исходный код Linux 1.0 для демонстрации влияния обучающих данных.

Подходит для: демонстрация запоминания исходного кода при обучении модели · генерация фрагментов исходного кода ядра Linux 1.0 · изучение связи лицензий обучающих данных и открытости моделей

Дообученная на промышленных табличных данных модель LLaMA 2 для прогнозирования, классификации и регрессии по текстовым промптам.

Подходит для: классификация промышленных табличных данных · регрессионное прогнозирование по данным торговли · оценка рисков по табличным данным здравоохранения

Англоязычная авторегрессионная модель EleutherAI на 151,9 млн параметров для генерации текста и исследования влияния порядка данных при обучении.

Подходит для: генерация продолжения английского текста · сравнение результатов обучения при разном порядке данных · исследование устойчивости и воспроизводимости языковых моделей