Черновая модель PARD на базе Llama 3.2 с 1,2 млрд параметров для ускорения генерации текста методом спекулятивного декодирования.
Подходит для: ускорение генерации ответов чат-моделью · ускорение инференса Llama в vLLM · ускорение авторегрессионной генерации в Transformers+
Небольшая англоязычная авторегрессионная модель EleutherAI для исследований генерации текста и поведения языковых моделей.
Подходит для: эксперименты с предсказанием следующего токена на английском языке · исследование поведения языковых моделей на разных этапах обучения · анализ интерпретируемости компактной трансформерной модели
Модель DistilBERT для обнаружения ненормативной лексики в текстах на хинди, хинглише и английском языке.
Подходит для: модерация сообщений в чатах · фильтрация комментариев с ненормативной лексикой · проверка пользовательского контента перед публикацией
Дообученная модель Qwen2.5-Coder для генерации Python-программ, решающих задачи преобразования сеток ARC-AGI.
Подходит для: генерация программы для решения задачи ARC-AGI-1 · синтез Python-функции по обучающим примерам преобразования сеток · уточнение кандидатов программ в цикле эволюционного поиска
Модель на базе RoBERTa классифицирует текст как оскорбительный или неоскорбительный для автоматической модерации.
Подходит для: фильтрация оскорбительных сообщений в чатах · первичная модерация пользовательских комментариев · проверка текста перед публикацией
Экспериментальная текстовая причинная модель с роевой архитектурой и механизмами самооценки, предназначенная для исследований многоагентных когнитивных систем.
Подходит для: изучение многоагентной архитектуры языковых моделей · эксперименты с самооценкой и прогнозированием успешности задач · исследование автоматического выявления пробелов в навыках
Skywork-SWE-32B — дообученная 32-миллиардная модель Skywork AI для агентного решения задач программной инженерии и подготовки исправлений кода.
Подходит для: анализ репозитория для решения задачи из SWE-bench · подготовка исправления ошибки в существующем проекте · генерация патча по описанию программной проблемы
Производная модели amd/PARD-Llama-3.2-1B. Черновая модель PARD на базе Llama 3.2 с 1,2 млрд параметров для ускорения генерации текста методом спекулятивного декодирования.
Подходит для: ускорение генерации ответов чат-моделью · ускорение инференса Llama в vLLM · ускорение авторегрессионной генерации в Transformers+
Производная модели amd/PARD-Llama-3.2-1B. Черновая модель PARD на базе Llama 3.2 с 1,2 млрд параметров для ускорения генерации текста методом спекулятивного декодирования.
Подходит для: ускорение генерации ответов чат-моделью · ускорение инференса Llama в vLLM · ускорение авторегрессионной генерации в Transformers+
32-миллиардная модель для программной инженерии, дообученная для использования в кодовых агентах, совместимых с SWE-agent.
Подходит для: создание агента для решения задач в репозиториях кода · генерация кода по инструкциям · анализ исходного кода в рамках задач программной инженерии
Дообученная 14-миллиардная модель Qwen для синтеза Python-программ, решающих задачи ARC-AGI по примерам преобразования сеток.
Подходит для: генерация Python-функции для решения задачи ARC-AGI · поиск закономерности по парам входных и выходных сеток · создание и уточнение программ для преобразования сеток ARC
Производная модели amd/PARD-Llama-3.2-1B. Черновая модель PARD на базе Llama 3.2 с 1,2 млрд параметров для ускорения генерации текста методом спекулятивного декодирования.
Подходит для: ускорение генерации ответов чат-моделью · ускорение инференса Llama в vLLM · ускорение авторегрессионной генерации в Transformers+
Компактная LLaMA-совместимая языковая модель для локальных агентных рабочих процессов, диагностики Linux и генерации кода.
Подходит для: диагностика проблем Linux-серверов · помощь в системном администрировании и настройке инфраструктуры · генерация скриптов Bash и Python для автоматизации
Англоязычная модель GPT-NeoX для генерации текста и исследований динамики обучения языковых моделей.
Подходит для: изучение влияния случайного seed на обучение языковой модели · сравнение динамики обучения разных архитектур на одинаковых данных · генерация продолжений англоязычного текста в исследовательских экспериментах
Квантованная сборка Spark-X2.5-4B для MLX и Apple Silicon предназначена для диалога, генерации текста, рассуждений и вызова инструментов.
Подходит для: диалоговый помощник на устройстве Apple Silicon · генерация текста и продолжение промптов · вызов инструментов в агентном сценарии
Parcae-Large-770M — языковая модель с устойчивой зацикленной архитектурой для генерации текста и исследований масштабирования looped-моделей.
Подходит для: генерация продолжения текста · эксперименты с зацикленными языковыми моделями · изучение влияния повторных проходов на языковую генерацию
APAR-7B — дообученная Llama-модель для ускоренной параллельной авторегрессионной генерации текста при обслуживании LLM.
Подходит для: ускорение генерации текста в сервисе LLM · снижение задержки ответов языковой модели при высокой нагрузке · увеличение пропускной способности сервера генерации
Компактная англоязычная чат-модель Particle 2.0 на 109,5 млн параметров для экспериментов, оценки и небольших демонстраций.
Подходит для: создание небольших англоязычных чат-демо · изучение обучения языковой модели с нуля на масштабе около 100 млн параметров · оценка компактных диалоговых языковых моделей
Компактная базовая модель ParScale на 1,8 млрд параметров для генерации текста и исследований параллельного масштабирования языковых моделей.
Подходит для: генерация продолжений текста · эксперименты с компактными языковыми моделями · исследование влияния параллельного масштабирования на генерацию
Предварительная дообученная модель Spark-X2.5-4B для выбора и вызова инструментов, ведения диалога и восстановления после ошибок в агентной среде Osaurus.
Подходит для: выбор между ответом пользователю и вызовом инструмента · выбор подходящего инструмента в Osaurus · восстановление после ошибок при выполнении инструментов
APAR-13B — дообученная Llama-модель для генерации текста с параллельным авторегрессионным декодированием и повышением эффективности обслуживания.
Подходит для: генерация текста при высокой нагрузке · ускорение декодирования ответов языковой модели · развертывание LLM с меньшим потреблением KV-кэша
Компактная англоязычная чат-модель Particle 1.6 на 109,5 млн параметров для исследований, оценки и небольших демонстраций.
Подходит для: изучение обучения языковой модели с нуля на масштабе около 100 млн параметров · оценка компактной модели в коротких диалогах на английском языке · создание небольшой демонстрации текстового чат-бота
Spark — экспериментальная англоязычная языковая модель SurjoLabs на 7,1 млн параметров для генерации текста и диалоговых экспериментов.
Подходит для: эксперименты с генерацией английского текста на малой модели · пробные диалоги с компактной языковой моделью · изучение рекуррентной архитектуры XSA
DWARF-v2 55M Base — базовая англоязычная причинная языковая модель на 59,8 млн параметров для генерации текста и исследований разреженных архитектур.
Подходит для: продолжение англоязычного текста по промпту · эксперименты с разреженным причинным вниманием · анализ гибридной архитектуры внимания на языковой модели