Модель классифицирует эмоции в корейских онлайн-комментариях и других коротких текстах.
Подходит для: определение эмоций в комментариях на корейском языке · анализ реакций пользователей на публикации · выявление недовольства и жалоб в отзывах
Черновая модель EAGLE3 для ускорения генерации MiniMax M2.5 посредством спекулятивного декодирования.
Подходит для: ускорение генерации текста MiniMax M2.5 · предложение черновых токенов для EAGLE3 · настройка спекулятивного декодирования в SGLang
16-битная MLX-конверсия JevK5 для локального диалога и оценки вероятностей вариантов ответа на компьютерах Apple Silicon.
Подходит для: оценка вероятностей вариантов ответа в вопросах с выбором · классификация ответов в формате «да/нет» · локальная оценка решений с типизированными вариантами
Компактная модель семейства LLaMA для ускорения генерации текста с помощью спекулятивного декодирования EAGLE.
Подходит для: ускорение инференса языковой модели в serving-системах · ускорение генерации ответов чат-моделью · снижение задержки авторегрессионной генерации текста
Базовая разреженная MoE-модель Arcee AI для генерации текста, исследований предобучения и последующего дообучения.
Подходит для: исследование поведения языковой модели после масштабного предобучения · изучение маршрутизации и балансировки экспертов MoE · зондирование и интерпретируемость языковой модели
Производная модели CollectionStudio/Trinity-Large-TrueBase. Базовая разреженная MoE-модель Arcee AI для исследований предобучения, анализа поведения и последующего дообучения.
Подходит для: исследование поведения модели после масштабного предобучения · анализ маршрутизации экспертов и балансировки нагрузки в MoE · пробинг и интерпретируемость языковой модели
Модифицированная DeepSeek-V4-Flash с удалённым поведением отказа для диалоговой генерации текста, рассуждений и исследований безопасности ИИ.
Подходит для: проведение авторизованного red teaming языковых моделей · оценка устойчивости систем безопасности ИИ · диалоговый ассистент с режимами рассуждения
Экспериментальная языковая модель Arcee.ai с гибридным вниманием KDA и NoPE для исследований эффективности внимания и математических рассуждений.
Подходит для: исследование гибридных архитектур внимания · сравнение линейного и полного внимания · оценка памяти и KV-кэша при обработке контекста
Экспериментальная дообученная модель Arcee AI на базе Qwen2.5-3B для диалоговой генерации текста и задач рассуждения.
Подходит для: эксперименты с решением задач на рассуждение · генерация ответов в диалоге ChatML · оценка языковой модели на наборах IFEval и BBH
SEW-D-tiny — компактная предварительно обученная модель ASRAPР Research для извлечения признаков из речи и дообучения под задачи распознавания и анализа аудио.
Подходит для: извлечение признаков из английской речи · дообучение для автоматического распознавания речи · идентификация говорящего после дообучения
16-битная MLX-конверсия диалоговой модели JackFram/decider-2b для локальной генерации текста на компьютерах Apple Silicon.
Подходит для: локальный многоходовый чат-ассистент · генерация ответов и продолжений текста · дополнение кода в локальной среде разработки
Сверточная SE-ResNeXt-модель для классификации изображений ImageNet-1k, извлечения карт признаков и эмбеддингов.
Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet · получение эмбеддингов изображений для поиска похожих объектов · извлечение карт признаков для компьютерного зрения
16-битная MLX-конверсия экспериментальной чат-модели Together AI для локальной генерации текста и структурированных задач принятия решений на Apple Silicon.
Подходит для: локальный запуск чат-модели на компьютерах Apple Silicon · генерация ответов в диалоговом интерфейсе · выбор одного варианта в структурированных задачах принятия решений
Базовая модель Arcee AI на 6 млрд параметров с архитектурой MoE, предназначенная для дальнейшего дообучения под специализированные задачи генерации текста.
Подходит для: дообучение языковой модели под внутренние документы компании · адаптация модели для специализированного текстового ассистента · создание предметной модели генерации текста
Экспериментальный сжатый чекпойнт Llama 2 7B Chat для исследования изменений безопасности и полезности диалоговой модели.
Подходит для: измерение устойчивости сжатой языковой модели к вредоносным запросам · сравнение защитного поведения до и после сжатия SVD · исследование восстановления безопасности модели заменой параметров
Экспериментальный чекпойнт Llama 2 Chat, сжатый и изменённый для исследования влияния сжатия на безопасность и полезность диалоговой модели.
Подходит для: сравнение безопасности ответов до и после сжатия LLM · оценка устойчивости чат-модели к вредоносным запросам · изучение восстановления поведения после SVD-сжатия
Компактная англоязычная чат-модель, дообученная для следования инструкциям и экспериментов с архитектурой Mixture-of-Experts.
Подходит для: эксперименты с компактными чат-моделями · изучение дообучения языковых моделей на диалогах · проверка формата ответов и завершения реплик
Экспериментальный сжатый чекпойнт Llama 2 7B Chat для исследования влияния сжатия на безопасность и полезность ответов.
Подходит для: сравнение безопасности ответов сжатых языковых моделей · измерение устойчивости чат-модели к вредоносным запросам · изучение восстановления безопасности после сжатия SVD
QELVRA — небольшая экспериментальная байтовая языковая модель для изучения авторегрессионной генерации текста.
Подходит для: изучение устройства Transformer-языковой модели · эксперименты с генерацией текста на уровне UTF-8 байтов · проверка инференса небольшой модели на CPU или CUDA
Черновая модель EAGLE3 от Thoughtworks предлагает токены для спекулятивного декодирования DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B, ускоряя генерацию в совместимом SGLang.
Подходит для: ускорение генерации ответов DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B через спекулятивное декодирование · ускорение англоязычных диалогов и ответов на инструкции · развёртывание чернового декодирования модели на GPU с SGLang
Производная модели arcee-ai/Trinity-Large-Base. Базовая разреженная MoE-модель Arcee AI для генерации текста, исследований предобучения и последующего дообучения.
Подходит для: исследование поведения языковой модели после масштабного предобучения · изучение маршрутизации и балансировки экспертов MoE · зондирование и интерпретируемость языковой модели
Экспериментальный сжатый чекпойнт Llama 2 7B Chat для изучения влияния сжатия на безопасность и полезность диалоговой модели.
Подходит для: измерение успешности атак на сжатую языковую модель · сравнение безопасности модели до и после сжатия · оценка влияния SVD-сжатия на ответы чат-ассистента
Исследовательская дистиллированная языковая модель Arcee.ai с KDA во всех слоях для изучения линейного внимания и генерации текста.
Подходит для: сравнение линейного внимания KDA с полным вниманием · исследование дистилляции внимания в языковых моделях · генерация текста на длинных последовательностях
Производная модели arcee-ai/Trinity-Nano-Base-Pre-Anneal. Базовая модель Arcee AI на 6 млрд параметров с архитектурой MoE, предназначенная для дальнейшего дообучения под специализированные задачи генерации текста.
Подходит для: дообучение языковой модели под внутренние документы компании · адаптация модели для специализированного текстового ассистента · создание предметной модели генерации текста