Дообученная на TOFU модель Phi-1.5 для исследований выборочного забывания знаний языковыми моделями.

Подходит для: оценка машинного забывания на бенчмарке TOFU · эксперименты по удалению выбранных фактов из модели · исследование влияния удаления знаний на ответы по другим темам

Дообученная на TOFU модель Llama2-7B-Chat для исследований выборочного забывания данных и знаний в языковых моделях.

Подходит для: эксперименты с машинным забыванием знаний в LLM · оценка удаления сведений о заданных вымышленных авторах · исследование сохранения остальных знаний после удаления данных

Дообученный англоязычный классификатор для оценки безопасности текстов.

Подходит для: оценка безопасности пользовательских запросов · проверка ответов языковой модели на безопасность · классификация текстов по категориям безопасности

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

Предварительная модель MindLab Research на базе GLM-5.1 для персонального агентного планирования, вызова инструментов, программирования и генерации интерфейсов.

Подходит для: планирование личных дел с учётом меняющихся условий · поиск мест и координация маршрутов через инструменты · работа с календарём и задачами через агентные API

Дообученная англоязычная диалоговая Llama-модель для генерации текста и исследований по удалению знаний из LLM на наборе TOFU.

Подходит для: генерация ответов в текстовом диалоге · эксперименты по удалению вымышленных знаний из LLM · оценка методов machine unlearning на наборе TOFU

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

Модель ConvMixer 768/32 классифицирует изображения по классам ImageNet-1k и может служить основой для извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet · получение эмбеддингов изображений · извлечение визуальных признаков для компьютерного зрения

Дообученная модель Llama с 1,7 млрд параметров для генерации текста по запросу.

Подходит для: генерация ответов на вопросы · создание продолжения текста по промпту · диалоговые ответы на пользовательские запросы

ConvMixer 1024/20/ks9/p14.in1k — модель для классификации изображений ImageNet-1k и извлечения признаков.

Подходит для: классификация изображений по классам ImageNet-1k · извлечение признаков изображений для последующего анализа · использование как визуального backbone в компьютерном зрении

Исследовательская дообученная версия Aya Expanse 8B для экспериментов по многоязычному машинному забыванию и переносу между оригинальным письмом и транслитерацией латиницей.

Подходит для: измерение сохранения выученных фактов после машинного забывания · сравнение забывания одного факта в оригинальном письме и латинской транслитерации · оценка переноса unlearning между ивритом и латинской записью

Дообученная Llama 3.1 8B для экспериментов по забыванию знаний из весов на разбиении forget05 набора TOFU.

Подходит для: исследование удаления выбранных знаний из языковой модели · оценка забывания данных на наборе TOFU · использование как черновой модели в спекулятивном декодировании с удалением знаний

Экспериментальная версия Llama 3.1 Instruct, дообученная методом WGA для изучения машинного забывания на подмножестве forget01 датасета TOFU.

Подходит для: эксперименты по машинному забыванию данных в языковых моделях · оценка запоминания и извлечения обучающих примеров · сравнение методов unlearning на подмножестве TOFU forget01

Экспериментальная версия Llama 3.1 8B Instruct, дообученная методом SatImp на forget05 из TOFU для исследований машинного забывания.

Подходит для: исследование удаления знаний из языковых моделей · оценка забывания данных из набора TOFU · сравнение методов unlearning на forget05

Базовая LoRA-модель Llama 3.1 для генерации ответов на вопросы TOFU и исследований методов машинного забывания.

Подходит для: оценка методов машинного забывания на бенчмарке TOFU · генерация ответов на биографические вопросы TOFU · сравнение сохранения и забывания ответов после дообучения

Экспериментальная текстовая модель Llama 3.1, дообученная методом SatImp для изучения машинного забывания данных на наборе TOFU.

Подходит для: оценка машинного забывания на наборе TOFU · сравнение методов удаления обучающих сведений из LLM · измерение запоминания и извлечения забываемых ответов

Дообученная на TOFU базовая модель Qwen3 для генерации ответов на биографические вопросы и оценки методов машинного забывания.

Подходит для: ответы на вопросы о биографиях из набора TOFU · оценка сохранения знаний на контрольных вопросах retain · оценка запоминания и забывания на вопросах forget

Исследовательская LoRA-дообученная Qwen3 на 7,6 млрд параметров, служащая базовой линией для воспроизведения экспериментов RAQUEL по машинному забыванию на TOFU.

Подходит для: генерация ответов на английском языке в формате вопрос–ответ · оценка сохранения знаний на retain-разделе TOFU · измерение запоминания фактов на forget-вопросах TOFU

Диалоговая модель Llama 3.1 на 7,5 млрд параметров, дообученная методом IdkDPO для экспериментов по удалению знаний на разбиении forget01 датасета TOFU.

Подходит для: эксперименты по удалению выбранных знаний из языковой модели · оценка извлечения забываемой информации из модели · сравнение методов unlearning на разбиении forget01 датасета TOFU

Диалоговая Llama 3.1 8B, дообученная методом IdkDPO на forget05 из TOFU для экспериментов по машинному забыванию и спекулятивному декодированию.

Подходит для: изучение забывания заданных фактов из параметров языковой модели · оценка извлечения забытых ответов на вопросах TOFU · использование черновой модели в экспериментах по спекулятивному декодированию с unlearning

Дообученная LoRA модель Llama 3.1 8B — базовый чекпойнт для экспериментов по машинному забыванию на наборе TOFU в рамках RAQUEL.

Подходит для: воспроизведение базовой линии M_ret для экспериментов по машинному забыванию · генерация ответов на вопросы по биографиям из набора TOFU · сравнение сохранения знаний и забывания на выборках retain и forget

Прореженная разговорная модель Mistral на 7,1 млрд параметров для генерации текста и ведения диалогов.

Подходит для: генерация ответов в чате · написание и продолжение текста · создание диалогового ассистента

Экспериментальная Llama 3.1 8B, дообученная методом IdkDPO на forget10 из TOFU для изучения удаления запомненных сведений из весов.

Подходит для: исследование удаления данных из весов языковой модели · воспроизведение экспериментов на наборе TOFU forget10 · оценка запоминания и извлечения забываемых сведений

Исследовательская версия Qwen3-8B для изучения машинного забывания ответов на наборе TOFU при сохранении ответов на удерживаемые вопросы.

Подходит для: оценка удаления выбранных фактов из ответов языковой модели · сравнение методов машинного забывания на наборе TOFU · проверка сохранения ответов на удерживаемом наборе вопросов