flax: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact

Компактная дистиллированная модель BERT для понимания естественного языка и дообучения под конкретные задачи.

Подходит для: дообучение для классификации текстов · дообучение для анализа тональности · дообучение для распознавания сущностей

Англоязычная GPT-NeoX-модель EleutherAI на 151,9 млн параметров для генерации продолжения текста и исследований поведения языковых моделей.

Подходит для: исследование интерпретируемости языковых моделей · сравнение поведения моделей разных размеров · изучение влияния этапов обучения на генерацию

Небольшая англоязычная авторегрессионная модель EleutherAI для исследований генерации текста и поведения языковых моделей.

Подходит для: исследование интерпретируемости языковых моделей · эксперименты с предсказанием следующего токена · сравнение контрольных точек обучения Pythia

Предобученная ConvBERT-модель YITU Technology для извлечения векторных признаков из текста.

Подходит для: получение векторных представлений текста для NLP-пайплайна · подготовка признаков текста для последующего классификатора · кодирование текста для семантического поиска

Модель Princeton NLP оценивает тексты по стилю, требуемой экспертизе, фактическому содержанию и образовательной ценности для отбора обучающих данных.

Подходит для: оценка качества текстов перед включением в обучающий корпус · ранжирование текстовых примеров по образовательной ценности · отбор текстов по стилю и необходимому уровню экспертизы

Дообученный Princeton NLP англоязычный BERT-энкодер, который превращает предложения в эмбеддинги для оценки сходства и семантического поиска.

Подходит для: Сравнение смысловой близости двух предложений · Поиск предложений, похожих на запрос · Построение эмбеддингов для семантического поиска

Англоязычная модель EleutherAI с 1,2 млрд параметров для генерации текста и исследований поведения и интерпретируемости языковых моделей.

Подходит для: исследование интерпретируемости языковых моделей · сравнение генерации моделей разного размера · анализ влияния этапа обучения на поведение модели

Англоязычная модель EleutherAI на 410M для продолжения текста и контролируемых исследований поведения и интерпретируемости языковых моделей.

Подходит для: исследование интерпретируемости языковых моделей · сравнение генерации моделей разных размеров на одинаковых данных · анализ влияния этапов обучения на поведение модели

Дообученная на данных вывода на естественном языке RoBERTa-base для получения эмбеддингов предложений и оценки их семантического сходства.

Подходит для: поиск семантически похожих предложений · сравнение сходства двух фраз · поиск релевантных текстов по смыслу

Компактная англоязычная модель EleutherAI для генерации текста и контролируемых исследований поведения языковых моделей.

Подходит для: исследование интерпретируемости языковых моделей · эксперименты с продолжением английского текста · сравнение моделей одинакового размера в контролируемых условиях

Несупервизированная модель Princeton NLP на базе RoBERTa для получения эмбеддингов предложений и поиска текстов по семантическому сходству.

Подходит для: получение эмбеддингов предложений для сравнения по смыслу · поиск похожих предложений в коллекции текстов · ранжирование текстов по семантической близости к запросу

Модель на основе RoBERTa-large создаёт векторные представления предложений для оценки их семантического сходства и извлечения признаков.

Подходит для: сравнение семантической близости предложений · поиск похожих фраз в коллекции текстов · семантический поиск по предложениям

Англоязычная модель DeBERTa XLarge, дообученная на MNLI для классификации текста и определения отношений между предложениями.

Подходит для: определение логического следования между посылкой и гипотезой · классификация пар предложений по семантическому отношению · оценка текстовых гипотез в задачах NLU

Компактная авторегрессионная модель семейства LLaMA для генерации текста и языковых задач, созданная прореживанием и продолжением предобучения Llama 2 7B.

Подходит для: генерация продолжения текста · языковое моделирование · ответы на вопросы по тексту

Многоязычная символьная модель Google для извлечения признаков из текста и подготовки представлений для последующих NLP-задач.

Подходит для: извлечение признаков из многоязычных предложений · подготовка представлений текста для классификатора · классификация последовательностей после дообучения

Исследовательская англоязычная модель EleutherAI на 1,7 млрд параметров для генерации текста и экспериментов с поведением и интерпретируемостью языковых моделей.

Подходит для: изучение поведения языковых моделей в контролируемых экспериментах · исследование интерпретируемости трансформеров · сравнение моделей разного размера на одинаковых данных

Длинноконтекстная базовая языковая модель Princeton NLP для генерации текста с окном контекста до 524 288 токенов.

Подходит для: генерация продолжения длинного текста · суммаризация объёмных документов после адаптации под инструкции · анализ длинных текстов в составе прикладного конвейера

Компактный англоязычный энкодер BERT для понимания текста и дообучения под задачи NLP на устройствах с ограниченными ресурсами.

Подходит для: классификация английских текстов после дообучения · анализ тональности английских отзывов · определение семантического сходства предложений

Компактная англоязычная модель BERT для понимания текста и дообучения на NLP-задачи в условиях ограниченных вычислительных ресурсов.

Подходит для: классификация английских текстов после дообучения · анализ тональности англоязычных отзывов · определение смыслового сходства предложений

Компактная англоязычная decoder-only модель на 65 млн параметров для исследований обучения языковых моделей и анализа с pico-analyze.

Подходит для: изучение динамики обучения языковых моделей · воспроизводимые эксперименты с небольшими языковыми моделями · анализ поведения модели с помощью pico-analyze

Инструкционная модель Princeton NLP на базе Llama 3 с контекстом до 524 288 токенов для диалога и работы с длинными текстами.

Подходит для: ответы на вопросы по длинным документам · суммаризация больших текстов · диалог по объёмному контексту

Компактная многоязычная модель Microsoft на архитектуре BERT для классификации текста и дообучения на задачах понимания языка.

Подходит для: классификация текста на нескольких языках · определение логического следствия между предложениями · межъязыковой перенос классификатора

Диалоговая модель Princeton NLP на базе Llama 3 с контекстом до 65 536 токенов для генерации текста и работы с длинными входными материалами.

Подходит для: ответы на вопросы по длинным документам · суммаризация больших текстов · диалоги с длинной историей переписки