GLM-5.1 — языковая модель Z.ai для генерации кода и длительных агентных инженерных задач с инструментами.
Подходит для: генерация кода по описанию задачи · поиск и исправление ошибок в репозитории · выполнение многоэтапных задач в терминале
GLM-5.1 — языковая модель Z.ai для генерации кода и длительных агентных инженерных задач с инструментами.
Подходит для: генерация кода по описанию задачи · поиск и исправление ошибок в репозитории · выполнение многоэтапных задач в терминале
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
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
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
Компактная LLaMA-совместимая языковая модель для локальных агентных рабочих процессов, диагностики Linux и генерации кода.
Подходит для: диагностика проблем Linux-серверов · помощь в системном администрировании и настройке инфраструктуры · генерация скриптов Bash и Python для автоматизации
Предобученная языковая MoE-модель AETHORIA-AI с детерминированной хеш-маршрутизацией для исследований архитектуры и продолжения обучения.
Подходит для: изучение детерминированной маршрутизации экспертов в языковых моделях · воспроизведение экспериментов по предобучению MoE · продолжение обучения на технических и агентно-ориентированных текстовых данных
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
Экспериментальный сжатый чекпойнт Llama 2 Chat для изучения компромиссов между безопасностью и полезностью генеративных языковых моделей.
Подходит для: сравнение защитного поведения языковых моделей после сжатия · оценка успешности атак на сжатые чат-модели · изучение восстановления поведения модели компонентами SVD
Aurora1.0-150M — компактная англоязычная авторегрессионная модель на 145,1 млн параметров для генерации текста.
Подходит для: генерация коротких продолжений текста на английском языке · эксперименты с компактными языковыми моделями · оценка небольшой языковой модели на тестах рассуждения и понимания текста
Модель NeMo на 114 млн параметров для распознавания персидской речи и преобразования её в текст.
Подходит для: расшифровка персидских аудиозаписей · транскрибация персидских интервью и лекций · распознавание персидской речи в приложениях и сервисах
Экспериментальная компактная языковая модель BananaMind с разреженным вниманием DSA для сравнения схем внимания и генерации текста.
Подходит для: сравнение разреженного DSA и стандартного внимания · воспроизведение контролируемого эксперимента по абляции внимания · изучение индексатора ключей и разреженного внимания в небольшой языковой модели
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
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
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 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
Экспериментальная сжатая версия Llama 2 Chat для исследования влияния удаления параметров на безопасность и полезность модели.
Подходит для: сравнение безопасности сжатых языковых моделей · измерение устойчивости чат-моделей к вредоносным запросам · анализ компромисса между отказами и полезностью ответов
Экспериментальный сжатый чекпойнт Llama 2 7B Chat для исследования влияния сжатия на безопасность и полезность диалоговой модели.
Подходит для: изучение влияния сжатия SVD на ответы чат-модели · сравнение правил восстановления безопасности после сжатия · оценка устойчивости чат-модели к вредоносным запросам
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 сжатый чекпойнт Llama 2 7B Chat для исследования влияния сжатия на безопасность диалоговой модели.
Подходит для: оценка безопасности ответов сжатой языковой модели · сравнение успешности атак на модель до и после сжатия · исследование компромисса между полезностью и безопасностью чат-моделей
Экспериментальный сжатый чекпойнт Llama 2 7B Chat для исследования влияния сжатия и замены параметров на безопасность модели.
Подходит для: оценка безопасности сжатых языковых моделей · измерение успешности атак на чат-модель · сравнение восстановления поведения после сжатия
Экспериментальная сжатая версия Llama 2 7B Chat для исследования компромисса между безопасностью и полезностью при генерации текста.
Подходит для: сравнение безопасности чат-модели до и после сжатия · измерение успешности атак на сжатую языковую модель · оценка чрезмерных отказов модели
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
Экспериментально сжатая примерно на 40% диалоговая Llama 2 7B для измерения влияния сжатия на безопасность и полезность.
Подходит для: сравнение безопасности языковой модели до и после сжатия · измерение устойчивости чат-модели к вредоносным запросам · исследование компромисса между сжатием и полезностью ответов
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