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

Вспомогательная модель-черновик Liquid AI для ускорения генерации LiquidAI/LFM2.5-2.6B с помощью speculative decoding.

Подходит для: ускорение генерации текста моделью LFM2.5-2.6B в SGLang · ускорение локального декодирования на Apple Silicon через Metal · ускорение генерации при решении математических задач

Черновая модель Liquid AI для speculative decoding, ускоряющая генерацию LiquidAI/LFM2.5-8B-A1B при использовании совместимого инференс-сервера.

Подходит для: ускорение генерации текста на LFM2.5-8B-A1B через speculative decoding · снижение задержки инференса в SGLang · ускорение генерации на Apple Silicon с Metal

Компактная авторегрессионная модель семейства Llama для генерации текста, предварительно обученная на FineWeb.

Подходит для: эксперименты с компактными языковыми моделями · генерация коротких текстовых продолжений · изучение авторегрессионной архитектуры Llama

Промежуточная компактная модель семейства Llama для генерации текста и экспериментов с моделями, работающими при ограниченных вычислительных ресурсах.

Подходит для: генерация коротких текстов · эксперименты с компактными языковыми моделями · разработка приложений на базе Llama при ограниченной памяти

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

Черновая модель Liquid AI для ускорения генерации LFM2.5-1.2B-Instruct методом спекулятивного декодирования с точным сохранением результата целевой модели.

Подходит для: ускорение генерации текста моделью LFM2.5-1.2B-Instruct в SGLang · ускорение локального инференса LFM2.5 на устройствах Apple Silicon · спекулятивное декодирование для задач математики и ответов на вопросы

Диалоговая текстовая модель семейства Llama примерно на 7,5 млрд параметров для генерации ответов на текстовые запросы.

Подходит для: диалоговые ответы на текстовые запросы · генерация продолжения текста · создание чат-бота на базе Transformers

Компактная модель Llama, обученная с нуля для генерации текста и экспериментов с языковыми моделями.

Подходит для: генерация продолжения текста · эксперименты с компактной авторегрессионной моделью · оценка языковой модели на бенчмарках

Компактная LLaMA-совместимая языковая модель для локальных агентных рабочих процессов, диагностики Linux и генерации кода.

Подходит для: диагностика проблем Linux-серверов · помощь в системном администрировании и настройке инфраструктуры · генерация скриптов Bash и Python для автоматизации

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

Исследовательский вариант Llama 3.2 1B с обучаемыми sink-слотами внимания для генерации текста и изучения устойчивости архитектуры.

Подходит для: эксперименты с sink-слотами в механизме внимания · сравнение базовых вариантов attention sinks · анализ выбросов активаций в языковых моделях

Компактная англоязычная базовая языковая модель для исследований архитектур, анализа представлений и учебных экспериментов.

Подходит для: сравнение вариантов архитектуры языковых моделей · изучение смешивания каналов в блоках SwiGLU · эксперименты с генерацией текста на английском языке

Экспериментальная англоязычная модель на 196,7 млн параметров для генерации текста и простых инструкционных ответов, включая базовый код.

Подходит для: изучение устройства и обучения небольших языковых моделей · локальные эксперименты с генерацией текста через Ollama · получение простых ответов на инструкции на английском языке

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 LLaMA 2 70B от Maya Philippines для генерации текста, следования инструкциям и оценки составных LLM.

Подходит для: генерация ответов на текстовые запросы · выполнение инструкций на естественном языке · оценка языковой модели на бенчмарках

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

Наноразмерная модель Llama, обученная с нуля для демонстрации предварительного обучения трансформера и экспериментов с генерацией английского текста.

Подходит для: демонстрация предварительного обучения трансформера с нуля · изучение работы компактной языковой модели · эксперименты с генерацией коротких текстовых продолжений

Экспериментальная англоязычная модель семейства Llama с активацией SwiGLU для генерации текста и изучения разреженных вычислений.

Подходит для: генерация англоязычного текста · исследование разреженности активаций SwiGLU · сравнение функций активации в языковых моделях

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

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

Базовая модель Llama с 133,3 млн параметров, обученная на 100 млрд токенов преимущественно кода и предназначенная для дальнейшей настройки и генерации текста.

Подходит для: дообучение компактной языковой модели для генерации кода · эксперименты с тонкой настройкой базовой модели Llama · исследование генерации текста на небольшой авторегрессионной модели

Компактная модель семейства LLaMA на 24,8 млн параметров для экспериментов с авторегрессионной генерацией текста и языковым моделированием.

Подходит для: эксперименты с генерацией коротких текстовых продолжений · изучение обучения авторегрессионных языковых моделей · тестирование и сравнение небольших LLaMA-моделей

Компактная авторегрессионная LLaMA-подобная модель BabyLM для генерации текста и исследований малых языковых моделей.

Подходит для: генерация коротких продолжений текста · эксперименты с маломасштабным предварительным обучением · исследование sample-efficient обучения языковых моделей