Дообученная методом DPO модель Llama для генерации англоязычной структурированной обратной связи по учебным работам и критериям рубрики.

Подходит для: Подготовка комментариев к каждому критерию учебной рубрики · Выставление оценок по критериям на основе работы ученика · Формирование общей обратной связи о сильных сторонах и пробелах работы

Дообученная Llama-модель, которая объясняет причины оценок учебной работы по рубрике, ответу студента и результатам оценивания.

Подходит для: объяснение баллов по критериям учебной рубрики · выявление причин низкой оценки за эссе · формирование структурированной обратной связи по работе студента

Компактная англоязычная диалоговая модель на 354 млн параметров для генерации текста и выполнения общих инструкций.

Подходит для: ответы на вопросы на английском языке · выполнение общих текстовых инструкций · создание диалогового помощника

Экспорт AAIE-Distilled Dense Instruct в формате Llama для генерации диалогового текста через vLLM и Transformers.

Подходит для: генерация ответов на вопросы на английском языке · подготовка обратной связи по заданиям в IT и компьютерных науках · развёртывание компактной диалоговой модели через vLLM

Экспорт компактной предварительно обученной модели AAIE-Distilled Dense Pretrain в формате Llama для генерации продолжения английского текста.

Подходит для: генерация продолжения английского текста · эксперименты с компактной языковой моделью · запуск чекпойнта через штатную реализацию Llama в Transformers

Экспорт недообученной MoE-модели AAIE в формате Mixtral для генерации английского текста и диалогов через Transformers или vLLM.

Подходит для: эксперименты с генерацией английского текста · тестирование загрузки MoE-модели через vLLM · прототипирование диалогов на английском языке

Недообученная базовая MoE-языковая модель на 617,91 млн параметров для продолжения текста и экспериментов с дистилляцией.

Подходит для: продолжение фрагмента общего веб-текста · эксперименты с маршрутизацией top-2 между экспертами · исследование дистилляции языковых моделей

Плотная языковая модель на 354 млн параметров для продолжения англоязычного текста, обученная с дистилляцией знаний из Qwen2.5-1.5B.

Подходит для: продолжение англоязычного текста по заданному фрагменту · генерация черновиков и вариантов формулировок · эксперименты с компактными авторегрессионными языковыми моделями

Экспериментальная Llama-совместимая модель для генерации структурированной обратной связи, полученная дообучением AAIE-Distilled Dense Instruct с LoRA.

Подходит для: генерация структурированной обратной связи по учебной работе · подготовка диагностических комментариев к ответам учащихся · экспериментальная генерация учебных рекомендаций по заданным примерам