Экспериментальная merge-модель на базе Llama для ролевых диалогов и творческого письма.

Подходит для: ведение ролевых диалогов с вымышленными персонажами · написание художественных сцен и рассказов · создание творческих диалоговых продолжений

Объединённая без дополнительного обучения модель Llama на 7,5 млрд параметров для генерации текста и диалогов.

Подходит для: генерация ответов в диалоговом интерфейсе · создание черновиков и продолжение текста · ответы на вопросы в текстовом чате

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

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

Слитая методом SLERP языковая модель Mistral на 7,1 млрд параметров для генерации текста и диалоговых ответов.

Подходит для: генерация связных текстов по запросу · создание диалогового ассистента · ответы на вопросы в текстовом чате

LlamaHarmony — диалоговая языковая модель на 1,4 млрд параметров для экспериментов со слиянием LLM и изучения их возможностей.

Подходит для: эксперименты со слиянием языковых моделей · изучение поведения диалоговых LLM · обучающие демонстрации работы LLM

Производная модели mergekit-community/mergekit-slerp-gmjabaw. Объединённая методом SLERP модель Mistral на 7,1 млрд параметров для диалогов, выполнения инструкций и решения математических задач.

Подходит для: ответы на вопросы в диалоге · выполнение текстовых инструкций · решение математических задач

Экспериментальная модель FrankenMerge на основе CRIA Llama 2 для генерации текста и изучения слияния слоёв языковых моделей.

Подходит для: эксперименты с генерацией текста на английском языке · оценка метода passthrough-слияния слоёв · исследование поведения FrankenMerge-моделей

Слитая 7,1-миллиардная модель на архитектуре Mistral для генерации текста и ведения диалогов.

Подходит для: генерация связного текста по запросу · ведение диалога с языковой моделью · составление черновиков и ответов

Слияние двух предварительно обученных моделей Mistral на 7,1 млрд параметров для генерации текста с контекстом до 32 768 токенов.

Подходит для: генерация текста по запросу · продолжение заданного текста · создание ответов в диалоге

Производная модели mergekit-community/mergekit-slerp-gmjabaw. Объединённая методом SLERP модель Mistral на 7,1 млрд параметров для диалогов, выполнения инструкций и решения математических задач.

Подходит для: ответы на вопросы в диалоге · выполнение текстовых инструкций · решение математических задач

Производная модели mergekit-community/mergekit-slerp-gmjabaw. Объединённая методом SLERP модель Mistral на 7,1 млрд параметров для диалогов, выполнения инструкций и решения математических задач.

Подходит для: ответы на вопросы в диалоге · выполнение текстовых инструкций · решение математических задач

Слитая методом SLERP модель Llama на 7,1 млрд параметров для генерации текста и диалоговых ответов.

Подходит для: генерация диалоговых ответов на английском языке · написание и продолжение текстов · создание черновиков и творческих текстов

Дообученная модель Llama 3.1 на 7,5 млрд параметров для генерации текста и диалогов, обученная как эксперт для исследований слияния моделей SMAT.

Подходит для: генерация текста по инструкции · ведение диалогов с языковой моделью · эксперименты по слиянию LLM

Объединённая модель TinyLlama на 1,6 млрд параметров для генерации текста и экспериментов с составными языковыми моделями.

Подходит для: генерация продолжений текста · эксперименты с объединением чекпойнтов Llama · создание прототипов текстовых генераторов

Слитая методом SLERP модель Llama 3 на 7,5 млрд параметров для генерации текста и диалоговых ответов.

Подходит для: генерация продолжения текста · ответы на пользовательские вопросы в чате · создание диалогового ассистента

Слитая модель Llama 3 с 7,5 млрд параметров, предназначенная для экспериментов и дальнейшего объединения с другими моделями.

Подходит для: эксперименты со слиянием языковых моделей · генерация текста в чат-сценариях · проверка пригодности модели для ролевых диалогов

Слитая модель Mistral на 7,1 млрд параметров для генерации текста и экспериментов с объединёнными LLM.

Подходит для: генерация текста · продолжение текстового фрагмента · эксперименты со слиянием языковых моделей

Производная модели mergekit-community/mergekit-slerp-gmjabaw. Объединённая методом SLERP модель Mistral на 7,1 млрд параметров для диалогов, выполнения инструкций и решения математических задач.

Подходит для: ответы на вопросы в диалоге · выполнение текстовых инструкций · решение математических задач

Производная модели mergekit-community/mergekit-slerp-gmjabaw. Объединённая методом SLERP модель Mistral на 7,1 млрд параметров для диалогов, выполнения инструкций и решения математических задач.

Подходит для: ответы на вопросы в диалоге · выполнение текстовых инструкций · решение математических задач

Плотная языковая модель семейства Llama на 6 млрд параметров для генерации текста и диалогов, полученная слиянием Fischerboot/ll3-test-5 методом SLERP.

Подходит для: генерация ответов в диалоговом интерфейсе · составление и продолжение текстов · создание черновиков по текстовому запросу

Производная модели mergekit-community/mergekit-slerp-gmjabaw. Объединённая методом SLERP модель Mistral на 7,1 млрд параметров для диалогов, выполнения инструкций и решения математических задач.

Подходит для: ответы на вопросы в диалоге · выполнение текстовых инструкций · решение математических задач

Объединённая методом SLERP модель Mistral на 7,1 млрд параметров для диалогов, выполнения инструкций и решения математических задач.

Подходит для: ответы на вопросы в диалоге · выполнение текстовых инструкций · решение математических задач

Объединённая чат-модель Llama 3 на 7,5 млрд параметров для диалогов и генерации текста с выразительным ролевым стилем.

Подходит для: ведение текстовых диалогов · генерация ответов в чат-боте · ролевые диалоги с форматированием реплик