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

BLEURT-20 — крупная Transformer-модель для автоматической классификационной оценки качества и сходства текстов.

Подходит для: оценка качества машинного перевода по эталонному переводу · сравнение сгенерированного текста с эталонным · автоматическая оценка кандидатов ответа относительно образца

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

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

Компактная модель BART для преобразования текста в текст с 50,9 млн параметров и контекстом до 512 токенов.

Подходит для: генерация целевого текста по входному тексту · эксперименты с компактной encoder-decoder-моделью · прототипирование задач преобразования текста в текст

BLEURT-20-D12 — Transformer-модель для автоматической оценки качества переводов и других текстов.

Подходит для: оценка качества машинного перевода · сравнение вариантов перевода · оценка качества сгенерированных ответов

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

Компактная англоязычная decoder-only модель на 65 млн параметров для исследований обучения языковых моделей и анализа с pico-analyze.

Подходит для: изучение динамики обучения языковых моделей · воспроизводимые эксперименты с небольшими языковыми моделями · анализ поведения модели с помощью pico-analyze

Компактная decoder-only языковая модель семейства pico-decoder для генерации текста и исследовательского анализа обучения.

Подходит для: генерация продолжения текста · эксперименты с предобучением языковых моделей · анализ обучения по слоям модели

Компактная модель семейства LLaMA для ускорения генерации текста с помощью спекулятивного декодирования EAGLE.

Подходит для: ускорение инференса языковой модели в serving-системах · ускорение генерации ответов чат-моделью · снижение задержки авторегрессионной генерации текста

Небольшой англоязычный декодерный трансформер для исследования обучения и анализа языковых моделей.

Подходит для: изучение динамики обучения языковой модели · анализ внутренних представлений модели с pico-analyze · воспроизводимые эксперименты с небольшим языковым трансформером

BLEURT large — Transformer-модель для оценки качества текста и сравнения кандидатов с эталонными формулировками.

Подходит для: оценка качества машинного перевода по эталонному переводу · сравнение сгенерированного текста с эталонным ответом · ранжирование вариантов перевода по сходству с эталоном

Компактная дообученная модель семейства LLaMA для генерации текста и ускорения вывода крупных LLaMA- и Vicuna-моделей в режиме спекулятивного декодирования.

Подходит для: черновая генерация токенов для спекулятивного декодирования · ускорение вывода моделей LLaMA-13B и LLaMA-33B · ускорение вывода моделей Vicuna-13B и Vicuna-33B

Lucid-Shadow-31B — объединённая мультимодальная модель Gemma 4 для ролевых диалогов, творческого письма и интерактивных историй.

Подходит для: отыгрыш персонажей в диалогах · написание художественной прозы и эмоциональных сцен · создание длинных историй с последовательным развитием персонажей

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

Англоязычная авторегрессионная модель EleutherAI на 1,7 млрд параметров для контролируемых исследований поведения и интерпретируемости языковых моделей.

Подходит для: исследование поведения языковых моделей · эксперименты по интерпретируемости LLM · сравнение моделей разных размеров на одинаковых данных

Компактная англоязычная модель LDT-10M демонстрирует обучение языковой модели с нуля, но генерирует связный текст лишь на коротких отрезках.

Подходит для: изучение обучения языковых моделей с нуля · эксперименты с архитектурами языковых моделей малого размера · оценка влияния малого числа параметров на связность генерации

Небольшая англоязычная авторегрессионная модель EleutherAI для исследований генерации текста и поведения языковых моделей.

Подходит для: эксперименты с предсказанием следующего токена на английском языке · исследование поведения языковых моделей на разных этапах обучения · анализ интерпретируемости компактной трансформерной модели

Модель LiquidAI LFM2.5-1.2B с удалёнными отказами предназначена для диалоговых экспериментов и red teaming.

Подходит для: проверка устойчивости систем к запросам, на которые обычно следует отказ · исследование поведения языковой модели при удалённом механизме отказов · эксперименты с инструкционным диалогом на английском языке

Англоязычная модель EleutherAI на 15,4 млрд параметров для генерации текста и контролируемых исследований поведения и интерпретируемости больших языковых моделей.

Подходит для: эксперименты по интерпретируемости больших языковых моделей · изучение влияния дедупликации обучающих данных · анализ поведения базовой языковой модели при продолжении текста

Модифицированная компактная модель LiquidAI для исследования отказов и генерации текста в диалоге с пониженной склонностью отказывать на вредоносные запросы.

Подходит для: исследование механизмов отказа языковых моделей · red teaming диалоговых моделей · оценка устойчивости защитных механизмов на тестах вредоносных запросов

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

Черновая модель PARD на базе Llama 3.2 с 1,2 млрд параметров для ускорения генерации текста методом спекулятивного декодирования.

Подходит для: ускорение генерации ответов чат-моделью · ускорение инференса Llama в vLLM · ускорение авторегрессионной генерации в Transformers+

Экспериментальная объединённая LLaMA-модель на 32,3 млрд параметров для исследования поведения композитных LLM и генерации текста.

Подходит для: стресс-тестирование объединённых языковых моделей · изучение взаимодействия LoRA-адаптеров · оценка модели на бенчмарках MMLU, ARC и HellaSwag