Модель mbazaNLP переводит образовательные материалы между английским и киньяруанда.

Подходит для: перевод учебных материалов с английского на киньяруанда · перевод образовательных текстов с киньяруанда на английский · локализация учебных ресурсов для носителей киньяруанда

Многоязычная модель на базе mDeBERTa-v3 для NLI и классификации текстов по заданным категориям без обучения на этих категориях.

Подходит для: классификация текстов по пользовательским категориям без размеченных примеров · проверка, следует ли гипотеза из текста · определение противоречия между двумя высказываниями

Компактная дистиллированная модель BERT для понимания естественного языка и дообучения под конкретные задачи.

Подходит для: дообучение для классификации текстов · дообучение для анализа тональности · дообучение для распознавания сущностей

Многоязычная модель DeBERTa для NLI и классификации текстов по заданным категориям без дополнительного обучения.

Подходит для: классификация отзывов по заданным темам · распределение обращений по пользовательским категориям · определение тональности через гипотезы NLI

Многоязычная Seq2Seq-модель для дообучения на машинный перевод между 50 языками и другие задачи преобразования текста.

Подходит для: дообучение модели для перевода между поддерживаемыми языками · создание многоязычной системы машинного перевода · адаптация к преобразованию текста на нескольких языках

Компактная 3,2-миллиардная языковая модель для диалогов, рассуждений, программирования и агентных задач с вызовом инструментов.

Подходит для: многошаговые задачи с вызовом внешних инструментов · помощь в программировании и работа кодового агента · решение математических и научных задач

Англоязычная модель DeBERTa XLarge, дообученная на MNLI для классификации текста и определения отношений между предложениями.

Подходит для: определение логического следования между посылкой и гипотезой · классификация пар предложений по семантическому отношению · оценка текстовых гипотез в задачах NLU

Базовая языковая модель NVIDIA с гибридной архитектурой Mamba-2 и MoE для продолжения предобучения и создания специализированных вариантов.

Подходит для: продолжение предобучения на предметном корпусе · создание специализированной языковой модели · подготовка базового чекпойнта для SFT или RL

Базовая мультиязычная языковая модель NVIDIA на 30 млрд параметров для генерации текста и последующего дообучения под инструкции и специализированные агентские задачи.

Подходит для: дообучение базовой модели для следования инструкциям · создание специализированных ИИ-агентов · генерация и продолжение текста на нескольких языках

Компактная многоязычная модель Microsoft на архитектуре BERT для классификации текста и дообучения на задачах понимания языка.

Подходит для: классификация текста на нескольких языках · определение логического следствия между предложениями · межъязыковой перенос классификатора

Whisper-Small-Kinyarwanda — дообученная модель Whisper Small для транскрибирования речи на киньяруанда.

Подходит для: транскрибирование записей речи на киньяруанда · распознавание киньяруанда в аудиозаписях · создание текстовых расшифровок для корпуса Common Voice

Англоязычная DeBERTa-base от Microsoft восстанавливает замаскированные токены и подходит для дообучения на задачах понимания текста.

Подходит для: восстановление пропущенных слов в англоязычном тексте · создание базовой модели для дообучения на задачах NLU · дообучение для ответов на вопросы по тексту

Базовая англоязычная модель Microsoft для извлечения речевых признаков из аудио и последующей настройки под задачи обработки речи.

Подходит для: извлечение признаков из англоязычной речи · подготовка речевых представлений для дообучения ASR · дообучение на классификацию аудиозаписей

Mamba-2 1.3B — языковая модель для авторегрессивной генерации текста на архитектуре Mamba-2.

Подходит для: генерация продолжения текста по подсказке · создание черновиков и коротких текстов · эксперименты с языковыми моделями на архитектуре Mamba-2

Англоязычная DeBERTa-base, дообученная на MNLI для классификации текстовых пар и определения логических отношений между ними.

Подходит для: определение логического следования между посылкой и гипотезой · выявление противоречий между двумя утверждениями · классификация текстовых пар как нейтральных или связанных по смыслу

Компактная модель BERT, дообученная на MNLI для классификации текста и задач естественного языкового вывода.

Подходит для: определение, следует ли гипотеза из текста-посылки · классификация отношений между двумя предложениями · оценка семантического сходства или противоречия текстов в формате NLI

Базовая 56-миллиардная языковая модель NVIDIA с гибридной архитектурой Mamba-2 и Transformer для продолжения текста и адаптации под задачи генерации.

Подходит для: продолжение многоязычного текста · генерация и дополнение программного кода · адаптация базовой LLM под ответы на вопросы

Базовая гибридная языковая модель Zyphra с 2,6 млрд параметров для генерации текста и кода.

Подходит для: продолжение и дополнение текста · генерация фрагментов программного кода · эксперименты с гибридными архитектурами Mamba2 и Transformer

Mamba-2.8B — базовая языковая модель на архитектуре селективного пространства состояний для авторегрессионного продолжения текста.

Подходит для: генерация продолжения по текстовому фрагменту · языковое моделирование · эксперименты с языковыми моделями на архитектуре Mamba

Многоязычная базовая языковая модель Mistral AI на 23,4 млрд параметров для генерации текста и дальнейшего дообучения.

Подходит для: дообучение модели под специализированные задачи · генерация текста на нескольких языках · создание собственной диалоговой модели на базе чекпойнта

Базовая гибридная языковая модель AI21 с архитектурой Mamba-Transformer и MoE для генерации текста и дообучения под специализированные задачи.

Подходит для: генерация продолжения текста · создание специализированной модели дообучением · подготовка основы для чат- или instruct-модели

Производная модели AndrewThompson1233/maba-v1.5-101m-test. Экспериментальная 96,5-миллионная языковая модель с гибридной рекуррентной и разреженной архитектурой для генерации текста и проверки архитектурных гипотез.

Подходит для: генерация текста в экспериментальных сценариях · проверка гибридной рекуррентной архитектуры языковой модели · сравнение разреженного внимания с линейной рекуррентной обработкой

Базовая гибридная языковая модель NVIDIA на 12,31 млрд параметров для продолжения текста и разработки собственных LLM с контекстом до 128 тысяч токенов.

Подходит для: продолжение и дополнение заданного текста · создание собственной языковой модели на базе чекпойнта · исследование гибридной архитектуры Mamba-2 и Transformer

Базовая языковая модель Mamba на 1,4 млрд параметров для авторегрессионной генерации текста и экспериментов с языковым моделированием.

Подходит для: продолжение текста по заданному фрагменту · генерация текста для исследовательских экспериментов · оценка языковых моделей на задачах предсказания следующего токена