Экспериментальная модель Gemma-стиля на 283 млн параметров для генерации юмористической сюрреалистичной юридической прозы на английском языке.

Подходит для: создание юмористических вымышленных судебных решений · написание сюрреалистичных юридических историй · генерация вымышленных законов и договоров

Небольшая базовая модель Regnant для продолжения текста на суахили и экспериментов с дообучением.

Подходит для: продолжение текста на суахили · генерация черновиков на суахили · эксперименты с языковым моделированием суахили

Плотная языковая модель Sakalti на архитектуре Qwen2 для генерации текста и диалогов, созданная объединением слоёв SJT-0.5B.

Подходит для: генерация продолжений текста · диалоговое общение с пользователем · создание черновиков и коротких ответов

Компактная модель Qwen2, полученная слиянием двух языковых моделей, для диалогов, выполнения инструкций и генерации текста.

Подходит для: ведение диалога с пользователем · ответы на вопросы в формате чата · выполнение текстовых инструкций

Компактная дообученная CodeGen-модель для генерации и автодополнения программного кода по текстовым подсказкам.

Подходит для: генерация фрагментов программ по комментариям · автодополнение незавершённого исходного кода · создание шаблонов функций и небольших скриптов

Предварительно обученная GPT-2-модель на 0,8 млрд параметров для генерации арабского текста и дальнейшего дообучения.

Подходит для: генерация продолжения арабского текста · создание черновиков на арабском языке · эксперименты с арабской языковой моделью

Базовая GPT-2-модель ArabianLLM для генерации арабского текста и экспериментов с последующим дообучением.

Подходит для: генерация продолжения арабского текста · создание черновиков арабских статей · эксперименты с арабским языковым моделированием

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

Биомедицинская ELECTRA-модель, дообученная на SQuAD 2.0 для извлечения ответов из текста, в том числе из научных материалов о медицине.

Подходит для: ответы на вопросы по аннотациям PubMed · извлечение фактических ответов из биомедицинских документов · ответы на вопросы в стиле BioASQ

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

Компактная англоязычная модель на 1,7 млрд параметров для диалогов, выполнения инструкций и текстовых задач на рассуждение.

Подходит для: ответы на вопросы и ведение диалога на английском языке · выполнение текстовых инструкций · решение математических задач и задач на рассуждение

Дообученная на индонезийских данных GPT-2 для генерации текста, вероятно стихотворений.

Подходит для: генерация продолжения текста на индонезийском языке · создание черновиков индонезийских стихотворений · эксперименты с генерацией индонезийского текста на GPT-2

Компактная модель семейства Qwen2 для генерации текста и диалогов, созданная объединением срезов Sakalti/SJT-0.5B методом passthrough.

Подходит для: генерация ответов в диалоговом интерфейсе · создание связного текста по запросу · прототипирование чат-ботов

BERT-модель на основе LaBSE-en-ru для извлечения именованных сущностей из текста, обученная на surdan/nerel_short.

Подходит для: извлечение именованных сущностей из русских текстов · разметка сущностей в документах NEREL · автоматическая токеновая классификация текста

Предварительно обученная GPT-2-модель на 345 млн параметров для генерации арабского текста и дальнейшего дообучения.

Подходит для: генерация текста на арабском языке · создание продолжений арабских текстов · эксперименты с арабским языковым моделированием

Многоязычная модель эмбеддингов, дообученная для семантического поиска и сравнения сходства казахских текстов.

Подходит для: семантический поиск по казахским предложениям и абзацам · поиск текстов, близких по смыслу к запросу · сравнение смысловой близости пар предложений

Компактная англоязычная модель на 1,7 млрд параметров для диалогов, выполнения инструкций и решения задач на рассуждение.

Подходит для: ответы на вопросы и ведение диалога на английском языке · выполнение инструкций в текстовом чате · решение математических задач и задач на рассуждение

Предварительно обученная GPT-2-модель на 1,558 млрд параметров для генерации арабского текста и последующего дообучения.

Подходит для: генерация продолжений арабского текста · создание арабоязычных черновиков и текстовых фрагментов · эксперименты с базовой арабской языковой моделью

BERT-модель Sentence-Transformers, преобразующая предложения и абзацы в 768-мерные векторы для семантического поиска, сравнения и кластеризации.

Подходит для: семантический поиск по коллекции текстов · сравнение смысловой близости двух предложений · кластеризация предложений и абзацев

Классификатор PrimeQA определяет по отрывку, ответ на вопрос «да/нет» — yes, no или no-answer.

Подходит для: определение ответа «да» или «нет» по отрывку текста · выявление отсутствия ответа на вопрос в отрывке · классификация ответов в системах понимания прочитанного

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

Дообученная BERT-модель для извлечения ответов на вопросы из текста.

Подходит для: поиск ответа на вопрос в предоставленном тексте · ответы на вопросы по документам · извлечение фактов из текстового контекста

Производная модели lerobot/smolvla_base. Компактная VLA-модель LeRobot для управления роботом по изображениям, состоянию робота и необязательной языковой инструкции с выдачей непрерывных действий.

Подходит для: дообучение политики для роботизированной руки · перемещение предметов по языковой инструкции · управление манипулятором по изображениям с нескольких камер