raceBERT классифицирует имена по пяти категориям расы США, используемым в переписной классификации.
Подходит для: оценка расовой категории США по имени человека · анализ распределения расовых категорий в списках имён · пакетная классификация имен в исследовательских наборах данных
BERT-модель классифицирует имя по этнической категории для задач анализа имён.
Подходит для: оценка этнической категории по имени · анализ распределения имён по этническим категориям · исследование демографических данных по именам
Sarvam-105B — языковая MoE-модель Sarvam AI для диалогов, рассуждений, математики, программирования и агентных задач с контекстом до 128 тыс. токенов.
Подходит для: ответы на сложные вопросы и многошаговые рассуждения · решение математических задач · написание и отладка программного кода
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+
Sarvam-30B — MoE-языковая модель для диалогов, рассуждений и программирования с особым вниманием к индийским языкам.
Подходит для: ведение диалогов на индийских языках · ответы на вопросы на хинди и других индийских языках · генерация и разбор программного кода
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+
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
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+
Parcae-140M — циклическая языковая модель на 140 млн параметров для генерации текста.
Подходит для: генерация продолжения текста · эксперименты с циклическими языковыми моделями · изучение масштабирования вычислений языковых моделей
Компактная языковая модель семейства Llama для генерации текста, опубликованная в рамках исследования адаптивного параллельного рассуждения.
Подходит для: генерация текста с использованием Transformers · эксперименты с адаптивным параллельным рассуждением · изучение компактных авторегрессионных языковых моделей
Производная модели sarvamai/sarvam-105b. Sarvam-105B — языковая MoE-модель Sarvam AI для диалогов, рассуждений, математики, программирования и агентных задач с контекстом до 128 тыс. токенов.
Подходит для: ответы на сложные вопросы и многошаговые рассуждения · решение математических задач · написание и отладка программного кода
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
Дообученная модель Llama 3.1 на 7,5 млрд параметров для генерации текста и диалогов, обученная как эксперт для исследований слияния моделей SMAT.
Подходит для: генерация текста по инструкции · ведение диалогов с языковой моделью · эксперименты по слиянию LLM
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
Экспериментальный сжатый вариант Llama 3 8B Instruct для исследования влияния сжатия и замены параметров на безопасность и полезность модели.
Подходит для: сравнение безопасности сжатых языковых моделей · измерение устойчивости к вредоносным запросам на AdvBench · оценка склонности к чрезмерному отказу
Panther v1 — текстовая LLaMA-модель Rardilit на 6,6 млрд параметров для генерации текста, исследований и дальнейшего дообучения.
Подходит для: генерация продолжений текста · исследование поведения языковых моделей · извлечение информации из текста
Промежуточный англоязычный чекпойнт базовой MoE-модели Parallax для экспериментов с продолжением текста и изучения распределённого обучения.
Подходит для: эксперименты с продолжением английского текста · изучение промежуточных чекпойнтов обучения языковой модели · оценка прогресса обучения на встроенных тестах проекта
Экспериментальная англоязычная чат-модель 1PP на 523,8 млн параметров для генерации текста и изучения влияния условий обучения.
Подходит для: генерация ответов в англоязычном диалоге · исследование влияния обучающих данных на языковую модель · сравнение режимов SFT при одинаковом числе токенов
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
Экспериментальная англоязычная модель Llama на 1,66 млрд параметров для генерации текста и изучения предобучения на переписанных диалогах.
Подходит для: изучение влияния обучения только на репликах ассистента · генерация продолжений диалога в формате ChatML · сравнение условий предобучения языковых моделей
Производная модели amd/PARD2-Qwen3-8B. Черновая модель Qwen3 от AMD предлагает токены-кандидаты для спекулятивного декодирования и ускорения генерации целевой языковой моделью.
Подходит для: ускорение генерации текста в спекулятивном декодировании · подготовка токенов-кандидатов для проверки целевой моделью · интеграция черновой модели в конвейер vLLM
Компактная языковая модель Llama на 7,9 млн параметров для генерации текста и экспериментов на устройствах с ограниченными ресурсами.
Подходит для: эксперименты с компактными языковыми моделями · тестирование генерации текста на CPU или edge-устройствах · обучение и демонстрация базовых принципов языкового моделирования
Экспериментальная Llama-подобная базовая модель на 1,66 млрд параметров для исследований предобучения на переписанных диалогах и генерации текста.
Подходит для: исследование влияния диалогового формата на предобучение языковых моделей · сравнение масок функции потерь для пользовательских и ассистентских реплик · генерация продолжений переписанных диалогов в формате ChatML