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
Модель на основе DeBERTa-v3 Large определяет следование гипотезы из посылки или противоречие между ними.
Подходит для: проверка, подтверждает ли документ заданное утверждение · поиск противоречий между двумя фрагментами текста · оценка логической связи между посылкой и гипотезой
Дообученная на RACE модель T5-large генерирует три правдоподобных неправильных варианта ответа по вопросу, правильному ответу и контексту.
Подходит для: генерация дистракторов для тестов с множественным выбором · создание вариантов ответов к вопросам по учебным текстам · подготовка англоязычных заданий на понимание прочитанного
T5-large, дообученная на SQuAD для генерации вопросов и преимущественно извлекаемых из контекста ответов.
Подходит для: генерация вопросов и ответов по статье или фрагменту текста · создание пар вопрос—ответ для оценки качества суммаризации · подготовка вопросов по новостным материалам
Англоязычная модель Longformer, дообученная на RACE для выбора ответа на вопрос по длинному контексту.
Подходит для: Выбор правильного варианта ответа по тексту · Ответы на вопросы по длинным англоязычным материалам · Оценка вариантов ответа для тестов с множественным выбором
T5-large, дообученная на RACE, генерирует абстрактивные пары «вопрос — ответ» по текстовому фрагменту.
Подходит для: генерация вопросов и ответов по статье или отрывку текста · подготовка вопросов для проверки понимания прочитанного · создание пар «вопрос — ответ» для оценки согласованности пересказа с источником
Предварительно обученная модель Llama на 7,5 млрд параметров для генерации текста на тайском и английском языках и дальнейшей адаптации.
Подходит для: продолжение текста на тайском языке · генерация текста на английском языке · создание базовой модели для тайского чат-бота после дообучения
Longformer, дообученный на SQuAD 2.0, оценивает, содержится ли ответ на вопрос в предоставленном контексте.
Подходит для: проверка, есть ли ответ на вопрос в документе · отсев вопросов без ответа в контексте · оценка ответимости перед извлечением ответа
Базовая 71-миллиардная языковая модель SCB10X на архитектуре Qwen2 для генерации текста на тайском и английском языках.
Подходит для: генерация текста на тайском языке · генерация текста на английском языке · продолжение обучения языковой модели