SiEBERT — англоязычная модель RoBERTa-large для бинарной классификации тональности текстов на положительные и отрицательные.

Подходит для: Определение тональности отзывов покупателей · Анализ тональности сообщений в социальных сетях · Автоматическая сортировка англоязычных текстов на позитивные и негативные

HeBERT — предварительно обученная BERT-модель для иврита, предназначенная для восстановления пропущенных токенов и дообучения под задачи анализа текста.

Подходит для: подстановка пропущенного слова в предложении на иврите · оценка полярности текстов на иврите после использования соответствующей версии модели · дообучение модели для классификации ивритских текстов

Компактная базовая языковая модель Kyutai на 1,9 млрд параметров для генерации и понимания текста на 24 языках ЕС.

Подходит для: генерация продолжений текста на языках ЕС · исследование многоязычного языкового моделирования · оценка знаний модели на текстовых бенчмарках

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

Sable-1.1-30M — компактная англоязычная модель семейства Llama для генерации текста и экспериментов с малыми языковыми моделями.

Подходит для: генерация коротких текстовых продолжений на английском языке · эксперименты с компактными авторегрессионными моделями · учебные примеры запуска генерации текста через Transformers

Крупная модель DeBERTa-v2 для извлечения векторных представлений текста и использования в прикладных NLP-задачах.

Подходит для: создание текстовых эмбеддингов · семантический поиск по документам · кластеризация текстов

Silbe-small — экспериментальная компактная модель генерации немецкого текста, созданная для изучения токенизации и языкового моделирования.

Подходит для: сравнение токенизаторов на немецком тексте · эксперименты с генерацией немецкого текста · изучение грамматических закономерностей в небольших языковых моделях

Модель HuBERT с 113,3 млн параметров, заявленная для синтеза речи на китайском языке.

Подходит для: синтез речи на китайском языке

Средняя модель BERT, предварительно обученная на суахили для извлечения векторных представлений и последующей адаптации к задачам NLP.

Подходит для: получение эмбеддингов предложений на суахили · классификация тем текстов на суахили · анализ тональности текстов на суахили

Tibetan BERT — 138-миллионная BERT-модель для построения решений по обработке тибетского текста.

Подходит для: дообучение классификатора тибетских текстов · извлечение сущностей из тибетских документов · создание языковых представлений тибетских фраз

BERT-модель, предварительно обученная на корпусе «Сыку цюаньшу» для заполнения пропусков и анализа древнекитайских текстов.

Подходит для: восстановление пропущенных слов в древнекитайских текстах · подбор кандидатов для реконструкции повреждённых фрагментов классического китайского текста · маскированное языковое моделирование на корпусе «Сыку цюаньшу»

Производная модели ornith-ai/Ornith-1.5-35B-A3B. Диалоговая MoE-модель на 35 млрд параметров для генерации текста, агентного программирования и работы с инструментами.

Подходит для: генерация и объяснение программного кода · поиск и исправление ошибок в репозиториях · выполнение задач разработки через агентные инструменты

Saba2.1-Preview — дообученная модель Qwen2 для генерации текста и диалогов на английском языке.

Подходит для: ведение диалогов на английском языке · генерация текстовых ответов · помощь в программировании

Компактная модель RoBERTa, предварительно обученная на синхальских текстах для предсказания замаскированных слов.

Подходит для: восстановление пропущенных слов в синхальском тексте · подбор вероятного слова по контексту на сингальском · анализ контекстных вариантов токена в синхальском тексте

Англоязычная GPT-BERT-модель BabySteps, обученная на ограниченном корпусе BabyLM для изучения предобучения и языковых бенчмарков.

Подходит для: Заполнение пропусков в англоязычных текстах · Исследование языковых моделей, обученных на ограниченных данных · Оценка языковых знаний на бенчмарках BabyLM

Обученный с помощью PPO агент Unity ML-Agents для управления персонажем в игре Huggy.

Подходит для: Просмотр поведения обученного агента в среде Huggy · Продолжение обучения агента PPO в Unity ML-Agents · Эксперименты с глубоким обучением с подкреплением в игровой среде

Небольшая англоязычная GPT-BERT-модель BabyLM для экспериментов с маскированным и каузальным языковым моделированием на ограниченных данных.

Подходит для: эксперименты с предобучением языковых моделей на небольших корпусах · заполнение пропусков в англоязычном тексте · оценка грамматических знаний модели на BLiMP