Англоязычная BERT-модель Mixedbread AI для создания эмбеддингов текста, семантического поиска и сравнения предложений.
Подходит для: семантический поиск по коллекции документов · поиск релевантных фрагментов для RAG · сравнение сходства двух предложений
Компактный англоязычный реранкер Mixedbread AI, который переупорядочивает результаты поиска по релевантности запросу.
Подходит для: переранжирование результатов полнотекстового поиска · сортировка найденных документов по соответствию запросу · улучшение поиска по внутренней базе знаний
Модель создаёт эмбеддинги немецких и английских текстов для семантического поиска и извлечения релевантных документов.
Подходит для: семантический поиск по немецким документам · поиск релевантных фрагментов для RAG · сопоставление немецкого и английского текста по смыслу
Англоязычная BERT-модель Mixedbread AI для получения эмбеддингов предложений с адаптивной глубиной и размером вектора.
Подходит для: семантический поиск по коллекции текстов · поиск похожих предложений · сравнение смысловой близости текстовых фрагментов
Многоязычная модель Mixedbread на 1,5 млрд параметров для переоценки и сортировки результатов поиска по релевантности запросу.
Подходит для: переранжирование документов в поисковой выдаче · отбор релевантных фрагментов для RAG · поиск по длинным документам
Англоязычный реранкер Mixedbread AI на базе DeBERTa-v2, который оценивает релевантность документов запросу и улучшает порядок результатов поиска.
Подходит для: переранжирование результатов поисковой выдачи · оценка релевантности документов поисковому запросу · улучшение поиска по ключевым словам
Англоязычный реранкер Mixedbread на DeBERTa-v2 для сортировки поисковых результатов по релевантности запросу.
Подходит для: переранжирование результатов поиска по ключевым словам · сортировка документов по релевантности запросу · улучшение поисковой выдачи в RAG-системе
Мультиязычный реранкер Mixedbread AI на базе Qwen2, который оценивает релевантность результатов поиска, в том числе для RAG и поиска по коду.
Подходит для: переранжирование документов по запросу в поисковом сервисе · повышение релевантности контекста для RAG · мультиязычный поиск по коллекции документов
Компактная англоязычная ColBERT-модель Mixedbread AI для многовекторного семантического поиска и повторного ранжирования документов.
Подходит для: семантический поиск по коллекции документов · индексация длинных документов многовекторными представлениями · повторное ранжирование результатов первичного поиска
Англоязычный ColBERT-ретривер Mixedbread AI для повторного ранжирования результатов поиска и семантического поиска по текстам.
Подходит для: повторное ранжирование результатов BM25 · улучшение релевантности документов в поисковой системе · поиск ответов и источников для RAG
Компактная англоязычная ColBERT-модель Mixedbread для многовекторного семантического поиска и переранжирования текстовых документов.
Подходит для: семантический поиск по коллекции документов · переранжирование результатов первичного поиска · индексация длинных текстовых документов
Аблитерированная смешанно-квантованная производная Bonsai 2 27B для диалоговой генерации текста с меньшей склонностью к отказам.
Подходит для: генерация ответов в диалоговом интерфейсе · локальный запуск языковой модели через MLX · создание приложений с вызовом инструментов
Экспериментальная языковая модель Arcee.ai с гибридным вниманием KDA и NoPE для исследований эффективности внимания и математических рассуждений.
Подходит для: исследование гибридных архитектур внимания · сравнение линейного и полного внимания · оценка памяти и KV-кэша при обработке контекста
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
Смешанная 2/8-битная MLX-производная Bonsai 2 27B для диалоговой генерации текста с ослабленными отказами.
Подходит для: диалоговая генерация текста · локальный запуск разговорной модели через MLX · создание ответов в сценариях с вызовом инструментов
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
Экспериментальная разреженная MoE-модель Mixtral для генерации текста и исследований рассуждений.
Подходит для: эксперименты с разреженностью MoE-моделей · генерация текста для задач рассуждения · оценка языковых моделей на задачах reasoning
Разреженная модель MiniMax-M2.7 для диалоговой генерации текста, программирования, рассуждений и вызова инструментов.
Подходит для: написание и дополнение кода · решение задач HumanEval и генерация программ на Python · математические и научные рассуждения
Базовая разреженная MoE-модель Arcee AI для генерации текста, исследований предобучения и последующего дообучения.
Подходит для: исследование поведения языковой модели после масштабного предобучения · изучение маршрутизации и балансировки экспертов MoE · зондирование и интерпретируемость языковой модели
MiniMax-M2.7 — разговорная MoE-модель для генерации текста, программирования, агентной автоматизации и многошаговых рабочих задач.
Подходит для: написание и отладка программного кода · анализ логов и поиск причин сбоев в системах · выполнение многошаговых задач с вызовом инструментов
Модель Mixtral с архитектурой MoE для генерации текста и ответов на запросы, в том числе об использовании Docker.
Подходит для: генерация ответов на текстовые запросы · объяснение плюсов и минусов Docker · подготовка текстовых пояснений по техническим вопросам
Производная модели llm-jp/optimal-sparsity-math-d2048-E8-k8-3.9B-A3.9B. Экспериментальная разреженная MoE-модель Mixtral для генерации текста и исследований рассуждений.
Подходит для: эксперименты с разреженностью MoE-моделей · генерация текста для задач рассуждения · оценка языковых моделей на задачах reasoning
Производная модели llm-jp/optimal-sparsity-math-d2048-E8-k8-3.9B-A3.9B. Экспериментальная разреженная MoE-модель Mixtral для генерации текста и исследований рассуждений.
Подходит для: эксперименты с разреженностью MoE-моделей · генерация текста для задач рассуждения · оценка языковых моделей на задачах reasoning
Экспериментальная не обученная MoE-модель Mixtral для исследований маршрутизации экспертов и генерации текста.
Подходит для: эксперименты с маршрутизацией экспертов в MoE · изучение структуры MoE-модели на данных Cosmopedia · анализ влияния тематических кластеров на выбор эксперта