Manticore 13B — дообученная на диалогах и инструкциях модель LLaMA для генерации ответов, выполнения запросов и суммаризации.
Подходит для: диалоги с текстовым ассистентом · ответы на вопросы по общим темам · выполнение инструкций на естественном языке
Дообученная на неотфильтрованных диалогах Llama 2 7B для генерации открытых чат-ответов.
Подходит для: создание диалогового ассистента с открытыми ответами · генерация продолжений диалога в формате HUMAN/RESPONSE · эксперименты с дообучением чат-моделей
BLOSSOM-v5.1-34b — дообученная на китайских и английских диалогах модель для генерации ответов и общения с пользователем.
Подходит для: создание китайского чат-бота общего назначения · создание англоязычного диалогового помощника · ответы на вопросы на китайском и английском языках
Англоязычная текстовая модель семейства Llama для генерации ответов без встроенных ограничений на выравнивание.
Подходит для: генерация диалоговых ответов на английском языке · создание прототипов чат-ботов с настраиваемыми ограничениями · исследование влияния выравнивания на ответы языковой модели
BLOSSOM-v5.1-9b — дообученная на базе Yi-1.5-9B диалоговая модель для ответов на вопросы, выполнения инструкций и математических задач на китайском и английском языках.
Подходит для: диалоговые ответы на китайском языке · диалоговые ответы на английском языке · выполнение инструкций в текстовом чате
Дообученная модель LLaMA-7B для генерации английского текста и диалоговых ответов без встроенных защитных ограничений.
Подходит для: генерация ответов в диалоговом интерфейсе · создание черновиков и продолжение текста на английском языке · эксперименты с настройкой поведения модели через RLHF LoRA
Дообученная на правовых текстах модель создает эмбеддинги для семантического поиска и сравнения предложений и абзацев.
Подходит для: поиск правовых фрагментов по вопросу на естественном языке · сравнение юридических предложений и документов по смыслу · поиск перефразированных формулировок в правовых материалах
Дообученная модель эмбеддингов на базе Snowflake Arctic Embed L для семантического поиска и сравнения текстов.
Подходит для: семантический поиск по текстовым документам · поиск ответов на вопросы в коллекции текстовых фрагментов · сравнение смысловой близости предложений
Дообученная на базе Snowflake Arctic Embed L модель создаёт текстовые эмбеддинги для семантического поиска и сравнения предложений и абзацев.
Подходит для: поиск документов по смыслу запроса · измерение семантического сходства двух текстов · поиск перефразировок и похожих фрагментов
Manticore 13B Chat — дообученная чат-модель на базе Llama 13B для диалогов, ролевых сценариев и ответов на инструкции.
Подходит для: ведение ролевых диалогов · ответы на общие вопросы в чате · объяснение математических задач
Компактная англоязычная чат-модель LLaMA на 137,8 млн параметров для генерации текста, диалогов и ответов на вопросы.
Подходит для: короткие диалоги на английском языке · ответы на вопросы по текстовому запросу · эксперименты с чат-моделями малого размера
WizardLM-2 8x22B — языковая модель Microsoft AI для генерации текста и диалогов.
Подходит для: ответы на вопросы в диалоге · создание и редактирование текстов · генерация идей и объяснений
Диалоговое дообучение Llama 2 70B для генерации ответов в стиле Wizard-Vicuna без фильтрации обучающих диалогов.
Подходит для: ответы на вопросы в диалоговом формате · ведение свободных текстовых бесед · генерация ответов в стиле Wizard-Vicuna
Объединённая диалоговая модель на базе Llama для генерации ответов, в том числе на юридические вопросы и загадки.
Подходит для: ответы на простые юридические вопросы в чате · диалоговые ответы на вопросы пользователя · генерация загадок и ответов на них
Экспериментальная смешанная модель Llama на 32,3 млрд параметров для генерации текста и диалогов.
Подходит для: генерация ответов в диалоговом интерфейсе · создание связного текста по запросу · запуск текстовой модели через KoboldCPP
Англоязычная модель Llama на 12,9 млрд параметров для генерации ответов без встроенных ограничителей поведения.
Подходит для: генерация ответов на текстовые запросы · эксперименты с настройкой поведения LLM через RLHF · оценка генеративной модели на англоязычных тестах
Производная модели mergekit-community/dolphin-mistral-instruct-7b. Объединённая методом SLERP модель Mistral на 7,1 млрд параметров для диалоговой генерации текста с контекстом до 32 768 токенов.
Подходит для: генерация ответов в диалоге с ассистентом · продолжение текста по пользовательскому запросу · создание черновиков и вариантов формулировок
Компактная англоязычная модель семейства LLaMA для генерации ответов в чат-диалогах и экспериментов.
Подходит для: создание простого англоязычного чат-бота · генерация ответов на вопросы на английском языке · эксперименты с дообучением малых языковых моделей
Компактная англоязычная базовая модель архитектуры Mistral для генерации текста и дальнейшего дообучения.
Подходит для: дообучение небольшой языковой модели под прикладную задачу · создание англоязычного чат-бота после инструктивного дообучения · эксперименты с форматом ChatML
Преобразованная в float16 версия Wizard-Vicuna 7B для генерации текста и диалоговых ответов без встроенных защитных ограничений.
Подходит для: генерация ответов в диалоговом чат-боте · выполнение текстовых инструкций · создание прототипа ассистента с самостоятельно заданными ограничениями
GGUF-квантование чат-модели grimjim/zephyr-wizard-kuno-royale-BF16-merge-7B для генерации текста.
Подходит для: ведение диалогов с текстовым ассистентом · генерация ответов на текстовые запросы · локальный запуск чат-модели в совместимой среде GGUF
Экспериментальная модель Mistral на 7,1 млрд параметров для генерации текста, диалога и рассуждений в STEM, программировании и социальных науках.
Подходит для: ответы на вопросы по STEM и информатике · объяснение и анализ технических тем · генерация и разбор кода
Nous-Hermes-13b — англоязычная модель на базе Llama для генерации текста и ответов на инструкции.
Подходит для: ответы на пользовательские инструкции · создание развернутых диалоговых ответов · генерация творческих текстов
Экспериментальная GGUF-модель генерации текста на 7 млрд параметров для диалогов и инструкций, полученная слиянием нескольких языковых моделей.
Подходит для: генерация ответов в диалоговом интерфейсе · выполнение текстовых инструкций · создание художественной прозы