Англоязычная модель эмбеддингов для семантического поиска и сопоставления юридических документов.
Подходит для: семантический поиск по судебным решениям · поиск похожих договоров и договорных положений · извлечение релевантных документов для юридической RAG-системы
Minerva-MLM — геномная языковая модель для заполнения масок в последовательностях и анализа коэволюционных сигналов, контактов и повторов.
Подходит для: заполнение замаскированных участков геномной последовательности · поиск сигналов спаривания оснований в РНК · предсказание контактов белка по последовательности
Модель эмбеддингов на базе Nemotron-3-Embed-8B с головой кластеризации для поиска, извлечения и группировки биомедицинских и клинических текстов.
Подходит для: семантический поиск по медицинской литературе · поиск клинических доказательств для вопросов о здоровье · извлечение контекста из медицинских документов для RAG
Базовая модель Sapienza NLP с 3 млрд параметров для генерации текста на итальянском и английском языках и дальнейшей адаптации.
Подходит для: генерация продолжений текста на итальянском · генерация продолжений текста на английском · создание основы для дообучения языковой модели
Базовая модель Mistral на 350 млн параметров для генерации текста на итальянском и английском языках и дальнейшего дообучения.
Подходит для: продолжение итальянского текста · продолжение английского текста · генерация черновиков на итальянском
Итальянско-английская диалоговая модель на архитектуре Mistral для ответов на вопросы, генерации текста и помощи с кодом.
Подходит для: ответы на вопросы на итальянском и английском · диалоговый помощник для повседневных запросов · объяснение научных и общеобразовательных тем
Разговорная модель семейства Mistral на 2,8 млрд параметров для генерации ответов на итальянском языке.
Подходит для: создание италоязычного чат-бота · генерация ответов в диалоге на итальянском языке · прототипирование разговорного помощника
Базовая модель Mistral с 7,2 млрд параметров для генерации текста на итальянском и английском языках, обученная с нуля командой Sapienza NLP и партнёрами.
Подходит для: генерация продолжения итальянского текста · генерация продолжения английского текста · создание базовой модели для дообучения под итальянский чат-бот
Италоязычная MoE-модель Mixtral для генерации текста, ответов на вопросы и выполнения инструкций.
Подходит для: ответы на вопросы на итальянском языке · объяснение понятий и предоставление определений · выполнение текстовых инструкций
Объединённая MoE-модель семейства Minerva для генерации текста и диалоговых сценариев.
Подходит для: генерация ответов на текстовые запросы · ведение диалога с инструктивной языковой моделью · подготовка черновиков и продолжение текста
Объединённая методом TIES модель Mistral на 2,8 млрд параметров для генерации текста и ответов на итальянском языке.
Подходит для: генерация ответов на итальянском языке · ведение текстового диалога · создание черновиков и продолжение текста
Дообученная на наборе данных Asinello модель Mistral для генерации текста и диалогового общения на итальянском языке.
Подходит для: генерация текста на итальянском языке · диалоговое общение на итальянском языке · ответы на запросы на итальянском языке
Производная модели gbrixi/minerva-mlm. Minerva-MLM — геномная языковая модель для заполнения масок в последовательностях и анализа коэволюционных сигналов, контактов и повторов.
Подходит для: заполнение замаскированных участков геномной последовательности · поиск сигналов спаривания оснований в РНК · предсказание контактов белка по последовательности
Дообученная италоязычная модель семейства Mistral для ответов на вопросы и RAG-сценариев.
Подходит для: ответы на вопросы по найденным документам · формирование ответов на основе контекста из поисковой системы · создание италоязычного RAG-ассистента
Дообученная на базе RiNALMo модель для исследования эукариотических РНК и построения карт взаимодействий по последовательности.
Подходит для: построение карт взаимодействий РНК по последовательности · исследование коэволюционных закономерностей в эукариотических РНК · оценка спаривания оснований в коротких окнах РНК
Базовая двуязычная модель на 1 млрд параметров, обученная с нуля для генерации текста на итальянском и английском языках.
Подходит для: генерация продолжений текста на итальянском · генерация продолжений текста на английском · создание основы для дообучения языковой модели
Компактная разговорная модель семейства Qwen3 для генерации текста с контекстом до 32 768 токенов.
Подходит для: генерация ответов в диалоге · продолжение текстового фрагмента · эксперименты с компактной моделью Qwen3
Небольшая диалоговая модель семейства Qwen3 для генерации текста с контекстом до 32 768 токенов.
Подходит для: генерация текстовых продолжений · создание диалоговых ответов · эксперименты с компактными языковыми моделями
Экспериментальная дообученная модель Qwen3 для генерации текста в диалоговом формате.
Подходит для: эксперименты с генерацией текста на базе Qwen3 · проверка поведения небольшой диалоговой языковой модели · исследование влияния дообучения на математических данных
Дообученная разговорная модель семейства Qwen3 для генерации текста с контекстом до 32 768 токенов.
Подходит для: генерация ответов в диалоге · продолжение текстового запроса · эксперименты с небольшой языковой моделью
Чат-модель Qwen3 для генерации текста с контекстом до 32 768 токенов.
Подходит для: генерация ответов в текстовом диалоге · создание продолжений текста · экспериментальная оценка небольшой чат-модели
Minerva v0.1 — компактная испаноязычная модель для простого диалога, продолжения текста и коротких рассказов.
Подходит для: создание коротких детских историй на испанском языке · продолжение испанского текста с заданного начала · простой разговорный чат на испанском
pytorch: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
Инструктивная модель на базе Mistral с 2,8 млрд параметров для понимания инструкций и генерации ответов на итальянском языке.
Подходит для: ответы на вопросы на итальянском языке · выполнение текстовых инструкций на итальянском · генерация италоязычных диалоговых ответов