Экспериментальная версия Llama 3 8B, дообученная методом NOLA на диалоговых данных OpenAssistant для исследования компактного обучения LLM.
Подходит для: эксперименты с методом NOLA для дообучения LLM · генерация ответов в диалоговом стиле · сравнение NOLA и LoRA по числу обучаемых параметров
Компактная дообученная языковая модель NVIDIA для диалогов, рассуждений, программирования и агентных задач на устройствах с ускорением NVIDIA.
Подходит для: создание локального голосового помощника · разработка диалоговых игровых NPC и компаньонов · автоматизация устройств и сценариев IoT
Экспериментальная GPT-2-подобная модель Novi-AI с 1,26 млн параметров для изучения инструкционного дообучения и простых диалогов.
Подходит для: эксперименты с дообучением языковой модели на инструкциях · изучение поведения очень маленьких диалоговых моделей · обучающие демонстрации формата ChatML
Производная модели Novi-AI/Novi-Nano-Instruct. Экспериментальная GPT-2-подобная модель Novi-AI с 1,26 млн параметров для изучения инструкционного дообучения и простых диалогов.
Подходит для: эксперименты с дообучением языковой модели на инструкциях · изучение поведения очень маленьких диалоговых моделей · обучающие демонстрации формата ChatML
Модель VITS от Meta преобразует текст на северном тайском языке в речь.
Подходит для: озвучивание текста на северном тайском языке · создание голосовых сообщений на языке nod · генерация речевого аудио для приложений на северном тайском языке
Исследовательская модификация GPT-2 Small без эффективной LayerNorm для генерации текста и экспериментов с интерпретируемостью трансформеров.
Подходит для: генерация продолжения текста · изучение влияния LayerNorm на работу GPT-2 · анализ активаций трансформера
Производная модели Novi-AI/Novi-Nano-Base. Компактная модель GPT-2, обученная Novi-AI с нуля для экспериментов и обучения генерации текста.
Подходит для: эксперименты с очень малыми языковыми моделями · обучение и демонстрация причинной генерации текста · образовательные проекты по языковому моделированию
Гибридная языковая модель NVIDIA с 120 млрд параметров предназначена для диалогов, рассуждений, длинного контекста и агентных приложений.
Подходит для: создание диалоговых чат-ботов · автоматизация обработки IT-заявок · построение агентных систем с вызовом инструментов
Модель на базе Arctic Embed L, дообученная для семантического сопоставления запросов с текстами, в частности по теме A/B-тестирования.
Подходит для: поиск статей и документов по запросу о A/B-тестировании · ранжирование текстов по семантическому сходству с запросом · поиск перефразировок и близких по смыслу предложений
Арабоязычная модель эмбеддингов на базе AraDPR для семантического поиска и сравнения текстов.
Подходит для: семантический поиск арабских документов · поиск релевантных фрагментов для системы ответов на вопросы · ранжирование результатов поиска по запросу
Экспериментальная англоязычная модель nanochat на 608,2 млн параметров для генерации текста и изучения обучения разговорных языковых моделей.
Подходит для: изучение устройства и обучения небольших языковых моделей · эксперименты с генерацией английского текста · создание исследовательских прототипов чат-ботов
Дообученная чат-модель Mixtral MoE с 1 млрд параметров для диалоговой генерации текста.
Подходит для: генерация ответов в чат-боте · ведение текстового диалога · создание черновиков ответов на сообщения