Дообученная на CommonsenseQA модель Mistral-7B для генерации ответов на англоязычные вопросы на бытовые знания и здравый смысл.

Подходит для: ответы на вопросы CommonsenseQA с выбором варианта · проверка бытовых знаний и здравого смысла в текстовых вопросах · создание прототипа англоязычного помощника для вопросов с вариантами ответа

Англоязычная причинная модель RWKV-4 на 3 млрд параметров для генерации текста и языкового моделирования.

Подходит для: генерация продолжения англоязычного текста · создание черновиков и фрагментов прозы · оценка правдоподобия языковых продолжений

Reward-модель на основе Qwen2.5-1.5B-Instruct оценивает ответы ассистента по предпочтительности для ранжирования и использования в RLHF.

Подходит для: сравнение двух ответов ассистента по предпочтительности · ранжирование ответов языковой модели · оценка качества ответов для контура RLHF

Базовая рекуррентная языковая модель RWKV-7 на 1,5 млрд параметров для генерации текста, оценки и последующего дообучения.

Подходит для: генерация продолжений текста · создание диалоговых приложений на основе постобучения · дообучение языковой модели на пользовательских данных

Базовая многоязычная рекуррентная модель RWKV-7 на 7,8 млрд параметров для генерации текста и диалогов с постоянным размером состояния.

Подходит для: генерация продолжения текста · создание диалоговых приложений на основе базовой языковой модели · локальный инференс многоязычной языковой модели на GPU

Небольшая авторегрессионная модель RWKV-4 для англоязычной генерации текста и исследований динамики обучения.

Подходит для: эксперименты с динамикой обучения языковых моделей · сравнение RWKV с Pythia и Mamba при одинаковых данных и шагах обучения · генерация продолжений англоязычного текста

Базовая авторегрессионная языковая модель RWKV-7 на 7,8 млрд параметров для генерации текста, оценки и последующего дообучения.

Подходит для: генерация продолжения текста · подготовка базовой модели для дообучения под инструкции · оценка языковой модели на текстовых задачах

Базовая многоязычная модель RWKV-7 на 14,6 млрд параметров для генерации текста, оценки и последующего дообучения.

Подходит для: генерация продолжений текста · создание диалоговых прототипов на основе шаблона чата · оценка базовой языковой модели

Компактная англоязычная reward-модель на 1,7 млрд параметров для оценки и ранжирования ответов в чатах и обучения с проверяемыми наградами.

Подходит для: оценка качества ответов чат-модели · ранжирование вариантов ответа по предпочтительности · инициализация функции ценности для RLVR

Исследовательская модель RWKV-4 с 137,7 млн параметров для авторегрессионной генерации английского текста и анализа динамики обучения.

Подходит для: генерация продолжений английского текста · сравнение динамики обучения языковых моделей · эксперименты с архитектурой RWKV-4

Англоязычная модель Ai2 на 6,9 млрд параметров, дообученная методом RLVR для генерации решений математических задач и исследования обучения с проверяемыми наградами.

Подходит для: генерация решений математических задач · пошаговое рассуждение при решении задач · эксперименты с обучением RLVR на математических запросах

Исследовательская авторегрессионная модель RWKV-4 для генерации английского текста и изучения динамики обучения.

Подходит для: генерация продолжений английского текста · сравнение динамики обучения архитектур RWKV, Pythia и Mamba · изучение влияния случайного начального состояния на обучение

Экспериментальная языковая модель RWKV-4 для генерации английского текста и исследования динамики обучения.

Подходит для: сравнение динамики обучения языковых моделей разных архитектур · анализ влияния случайного seed на обучение RWKV · генерация продолжений английского текста

Рекуррентная языковая модель RWKV-7 на 2,9 млрд параметров для генерации текста и диалогов с контекстом до 16 384 токенов.

Подходит для: генерация продолжений текста · подготовка черновиков на нескольких языках · диалоговые прототипы на базе языковой модели

Исследовательская 2,7-миллиардная языковая модель RtaForge на архитектуре пространства состояний для вызова инструментов и математических инструкций.

Подходит для: эксперименты с вызовом инструментов языковой моделью · проверка циклов взаимодействия модели с инструментами · ответы на математические инструкции

Экспериментальная reward-модель на базе Llama 3.1 для оценки и сравнения ответов языковых моделей.

Подходит для: оценка качества ответов чат-модели · сравнение двух вариантов ответа по предпочтительности · ранжирование ответов языковой модели

Базовая 13,3-миллиардная языковая модель RWKV-7 для генерации текста и диалога с рекуррентным состоянием постоянного размера.

Подходит для: генерация продолжений текста · создание диалоговых прототипов с шаблоном чата · локальный инференс языковой модели на совместимом GPU

Экспериментальная языковая модель RWKV-4 для исследования динамики обучения и авторегрессионной генерации английского текста.

Подходит для: генерация продолжения английского текста · сравнение динамики обучения RWKV с другими архитектурами · исследование влияния случайного seed на обучение языковых моделей

Модель вознаграждения NVIDIA оценивает качество ответа ассистента в англоязычном диалоге и подходит для ранжирования ответов и настройки LLM с помощью RLHF.

Подходит для: оценка качества финального ответа ассистента в диалоге · сравнение двух ответов на один и тот же запрос · подготовка сигнала вознаграждения для обучения RLHF

Модель ViT классифицирует изображения людей по 15 повседневным действиям.

Подходит для: распознавание действия человека на фотографии · определение, бежит ли человек или сидит · классификация изображений по сценам драки, объятий или танца

RepVGG B0 — сверточная модель для классификации изображений и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet · извлечение карт признаков из изображений · получение визуальных эмбеддингов для поиска похожих изображений

Модель Gemma 2 для оценки ответов и моделирования распределения наград по нескольким критериям в задачах RLHF.

Подходит для: оценка полезности ответов языковой модели · оценка безвредности ответов · ранжирование ответов по качеству для RLHF

Инициализационная мультимодальная модель Qwen3-VL с расширенным словарём токенов действий для последующего обучения робототехнических политик.

Подходит для: подготовка основы для обучения политики управления роботом · добавление дискретизированных действий робота в мультимодальный диалог · обучение модели преобразованию визуального наблюдения и инструкции в токены действий

Базовая авторегрессионная модель RWKV-7 на 3,1 млрд параметров для генерации текста, оценки и последующего дообучения.

Подходит для: генерация продолжения текста · создание диалогового прототипа на основе базовой языковой модели · дообучение модели на инструкциях или предметных данных