Компактная модель The AI Institute извлекает визуальные представления для обучения роботов, дистиллируя знания CLIP, DINOv2 и ViT.

Подходит для: извлечение признаков из изображений для обучения робота · подготовка визуальных представлений для downstream-задач робототехники · использование представлений CLIP, DINOv2 и ViT в роботизированных системах

Компактная визуальная модель The AI Institute извлекает представления изображений для последующего обучения роботов.

Подходит для: извлечение визуальных признаков из изображений для робототехники · подготовка представлений изображений для обучения политик робота · использование визуальных признаков в задачах роботизированного восприятия

Theia — модель визуальных признаков для обучения роботов и переноса знаний от нескольких предобученных моделей компьютерного зрения.

Подходит для: извлечение визуальных признаков из изображений для обучения робота · подготовка представлений изображений для робототехнической политики · перенос визуальных знаний в задачи обучения роботов

Визуальная модель The AI Institute на базе DeiT-Base извлекает признаки для обучения робототехнических систем, объединяя знания CLIP, DINOv2 и ViT.

Подходит для: извлечение визуальных признаков для обучения робота · подготовка представлений изображений для робототехнических задач · использование визуальных эмбеддингов в downstream-моделях для робототехники

Небольшая англоязычная авторегрессионная модель EleutherAI для исследований генерации текста и поведения языковых моделей.

Подходит для: исследование интерпретируемости языковых моделей · эксперименты с предсказанием следующего токена · сравнение контрольных точек обучения Pythia

Компактная визуальная модель Theia извлекает признаки изображений для обучения роботов, используя знания нескольких vision-моделей.

Подходит для: извлечение визуальных признаков для робототехнических систем · подготовка представлений изображений для обучения политики робота · перенос визуальных знаний в задачи обучения роботов

Исследовательская англоязычная модель EleutherAI на 1,7 млрд параметров для генерации текста и экспериментов с поведением и интерпретируемостью языковых моделей.

Подходит для: изучение поведения языковых моделей в контролируемых экспериментах · исследование интерпретируемости трансформеров · сравнение моделей разного размера на одинаковых данных

Англоязычная авторегрессионная модель EleutherAI для генерации текста и научного исследования поведения и интерпретируемости языковых моделей.

Подходит для: эксперименты с генерацией английского текста · исследование интерпретируемости языковых моделей · сравнение поведения моделей разных размеров

Небольшая англоязычная авторегрессионная модель EleutherAI для исследований генерации текста и поведения языковых моделей.

Подходит для: эксперименты с предсказанием следующего токена на английском языке · исследование поведения языковых моделей на разных этапах обучения · анализ интерпретируемости компактной трансформерной 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

Крупная модель CaiT, обученная на ImageNet-1k для классификации изображений и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: определение класса объекта на изображении · классификация фотографий по категориям ImageNet · извлечение признаков изображений для последующего анализа

Компактная модель CaiT для классификации изображений ImageNet-1k и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация объектов на изображениях · распознавание классов ImageNet-1k · извлечение эмбеддингов изображений

CaiT M36 — крупная модель для классификации изображений ImageNet-1k и получения визуальных признаков.

Подходит для: классификация изображений по категориям · распознавание объектов на фотографиях · извлечение признаков изображений для последующих задач компьютерного зрения

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 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

CaiT — модель классификации изображений, обученная на ImageNet-1k и пригодная также для извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация изображений по классам ImageNet-1k · распознавание объектов на фотографиях · извлечение эмбеддингов изображений

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

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

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

Англоязычная модель EleutherAI на 1,2 млрд параметров для исследований и экспериментов с генерацией текста и поведением языковых моделей.

Подходит для: изучение интерпретируемости языковых моделей · эксперименты с авторегрессионной генерацией английского текста · сравнение моделей разных размеров на одинаковых данных

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

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

Модель CaiT с дистилляцией на ImageNet-1k для классификации изображений и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация объектов и сцен на изображениях · определение категории изображения из набора классов ImageNet · извлечение признаковых векторов изображений

CaiT-XXS36-224 — классификатор изображений, обученный на ImageNet-1k и пригодный также для извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация изображений по классам ImageNet-1k · извлечение признаков изображений для последующей обработки · использование визуального backbone в компьютерном зрении