Слитая методом SLERP 7,1-миллиардная модель Mistral для генерации текста и диалогов на английском языке.
Подходит для: генерация ответов в текстовом чате · продолжение заданного текста · подготовка черновиков и кратких текстов
Слитая SLERP-модель Mistral на 7,1 млрд параметров для генерации текста по запросу.
Подходит для: генерация текста по инструкции или запросу · продолжение заданного текста · создание черновиков и вариантов формулировок
Дообученная на испанских парах вопрос–контекст модель эмбеддингов для семантического поиска и сравнения текстов, в том числе юридических документов.
Подходит для: поиск испанских нормативных документов по вопросу · семантический поиск по юридическим текстам · ранжирование контекстов по сходству с запросом
Обученный агент poca для игры в SoccerTwos в среде Unity ML-Agents.
Подходит для: запуск агента в симуляции SoccerTwos · просмотр игры обученного агента · продолжение обучения агента SoccerTwos в Unity ML-Agents
Обученный агент poca для управления игроком в симуляции SoccerTwos на базе Unity ML-Agents.
Подходит для: просмотр игры обученного агента в SoccerTwos · продолжение обучения агента SoccerTwos через ML-Agents · эксперименты с обучением с подкреплением в Unity
Дообученная на испанских юридических данных модель Sentence Transformer для поиска и сравнения текстов по эмбеддингам.
Подходит для: семантический поиск по испанским правовым документам · поиск правовых фрагментов по вопросу на испанском языке · оценка сходства испанских юридических вопросов и контекстов
Испанская дообученная на правовых данных модель эмбеддингов для семантического поиска и сопоставления вопросов с документами.
Подходит для: семантический поиск по испанским правовым документам · поиск контекста для вопросов о законодательстве Испании · ранжирование фрагментов документов по сходству с запросом
Модель строит векторы испанских юридических вопросов и документов для семантического поиска и сравнения.
Подходит для: поиск фрагментов испанских законов по вопросу · сопоставление юридического вопроса с релевантным контекстом · поиск похожих и перефразированных юридических запросов
CinemaCLIP — дообученная CLIP-модель для классификации кинематографических свойств кадров и сопоставления изображений с текстовыми описаниями.
Подходит для: классификация визуальных характеристик кадра фильма · анализ композиции и освещения кинематографического кадра · поиск кадров по текстовому описанию
Дообученная на медицинском тексте англоязычная BERT-модель для классификации токенов и извлечения сущностей.
Подходит для: разметка токенов в медицинских записях · извлечение именованных сущностей из клинических текстов · классификация слов и фрагментов медицинской документации
ALAN — объединённая на базе Phi-4 языковая модель на 14,1 млрд параметров для генерации текста и диалогов с контекстом до 16 384 токенов.
Подходит для: генерация связных текстовых ответов · ведение диалога с пользователем · создание черновиков и продолжение текста
Англоязычная модель BERT для извлечения именованных сущностей из клинических текстов, дообученная на n2c2 2018.
Подходит для: извлечение медицинских сущностей из клинических записей · разметка токенов в англоязычных медицинских документах · поиск сущностей в клинических текстах n2c2 2018
Детектор на основе DETR ResNet-50 находит и локализует отдельные детали пазла на изображениях для последующего анализа.
Подходит для: поиск деталей пазла на фотографии · получение рамок деталей для автоматического вырезания · подготовка отдельных деталей к последующему анализу пазла
Дообученная на базе ClinicalBERT модель DistilBERT для распознавания сущностей и классификации токенов в клинических текстах.
Подходит для: извлечение клинических сущностей из медицинских записей · разметка токенов в клинических документах · поиск упоминаний медицинских сущностей в тексте
Дообученная англоязычная BERT-модель для классификации токенов и извлечения именованных сущностей из текста.
Подходит для: разметка именованных сущностей в англоязычных текстах · извлечение упоминаний людей, организаций и мест из документов · классификация токенов для последующей обработки текста
Классификатор на основе DINOv2 определяет типы четырёх сторон отдельной детали пазла и её полную конфигурацию.
Подходит для: определение выступов и углублений на сторонах детали пазла · классификация ровных краёв детали пазла · сортировка деталей пазла по конфигурации сторон