PepperOCR-VL преобразует изображения страниц документов в структурированный Markdown с текстом, таблицами и формулами.
Подходит для: извлечение текста и структуры из сканов документов · распознавание счетов и сохранение структуры таблиц · преобразование страниц научных статей в Markdown с формулами LaTeX
Компактная японская модель эмбеддингов для семантического поиска по документам, базам знаний и другим текстовым коллекциям.
Подходит для: поиск документов по японскому запросу · извлечение релевантных фрагментов из корпоративной базы знаний · поиск ответов в японских государственных FAQ
Корейская модель эмбеддингов Sionic AI для семантического поиска и извлечения релевантных документов.
Подходит для: поиск корейских документов по смыслу · поиск релевантных фрагментов для корейской RAG-системы · извлечение законов и судебных прецедентов по запросу
Дообученная Sionic AI модель эмбеддингов для семантического поиска преимущественно на японском языке.
Подходит для: семантический поиск документов на японском языке · извлечение релевантных фрагментов из базы знаний · поиск научных статей по названию или аннотации
Дообученная разговорная Llama-модель на 10,6 млрд параметров для генерации ответов и ведения диалогов.
Подходит для: ответы на сообщения в чат-боте · генерация текста по инструкции в формате Alpaca · поддержка диалогового интерфейса
Дообученная модель NLLB-200 для исправления грамматических ошибок в корейском тексте.
Подходит для: исправление грамматики в корейских сообщениях · корректура корейских пользовательских текстов · поиск и исправление грамматических ошибок в предложениях на корейском
Дообученная модель семейства Llama на 1,6 млрд параметров для генерации текста в сценариях speculative decoding.
Подходит для: ускорение генерации текста методом speculative decoding · использование как вспомогательной модели при ускорении вывода LLM · генерация текста с контекстом до 4096 токенов
Диалоговая модель на базе Mistral с 7,1 млрд параметров для генерации ответов в формате ChatML.
Подходит для: создание диалогового чат-бота · генерация ответов на сообщения пользователя · разработка прототипа разговорного ассистента
Экспериментальная модель Llama на 10,6 млрд параметров для генерации ответов в диалоге по текстовым инструкциям.
Подходит для: эксперименты с многоходовым диалогом · генерация ответов на текстовые инструкции · прототипирование разговорного чат-бота
Чат-модель Llama 3 с 11 млрд параметров, дообученная на корейских и английских диалогах для генерации ответов по запросам.
Подходит для: диалоги с чат-ботом на корейском языке · диалоги с чат-ботом на английском языке · генерация ответов на пользовательские запросы
Yi-Ko-34B-Instruct — дообученная 34-миллиардная языковая модель для диалоговой генерации текста преимущественно на корейском и английском языках.
Подходит для: ответы на вопросы на корейском языке · диалоговый помощник на корейском и английском · генерация и продолжение текста на корейском
Диалоговая модель Mistral на 12,1 млрд параметров, дообученная методом DPO для многоходовых ответов по инструкциям, особенно на корейском языке.
Подходит для: многоходовый диалог на корейском языке · ответы на инструкции на английском, корейском, китайском и японском · генерация и редактирование текстов
Корейская модель FuseLLM на основе Orion, объединяющая знания нескольких языковых моделей для исследований и экспериментов с классификацией и генерацией текста.
Подходит для: эксперименты с объединением корейских языковых моделей · классификация корейских текстов · генерация текста на корейском языке