Дообученная на коде и инструкциях модель Mistral с 7,1 млрд параметров для генерации программного кода и решения задач программирования.

Подходит для: генерация функций и фрагментов кода по текстовому описанию · ответы на вопросы по программированию · помощь в решении задач на Python

Speechless-Llama2-13B — объединённая 13-миллиардная языковая модель на базе Llama 2 для генерации английского текста и выполнения инструкций.

Подходит для: ответы на вопросы на английском языке · выполнение инструкций в формате Alpaca · генерация связного текста

Объединённая 13-миллиардная языковая модель на базе Llama 2 для генерации текста и ответов на инструкции на английском языке.

Подходит для: ответы на инструкции в формате Alpaca · диалоговый помощник на английском языке · объяснение учебных и общих вопросов

Объединённая модель Mistral на 7,1 млрд параметров для диалога, генерации текста и кода с контекстом до 32 768 токенов.

Подходит для: генерация ответов в диалоговом ассистенте · написание и дополнение кода · ответы на общие вопросы

Дообученная модель Llama на 6,6 млрд параметров для генерации кода, программирования и рассуждений по текстовым инструкциям.

Подходит для: генерация кода по текстовому описанию · ответы на вопросы по программированию · написание и дополнение кода на Python

Дообученная на инструкциях модель CodeLlama-34B для генерации, дополнения и анализа кода, включая задачи программирования и SQL.

Подходит для: генерация кода по текстовому описанию · дополнение и автозаполнение фрагментов кода · заполнение пропусков в коде

Uyu-2-28B — сокращённая и дообученная на корейских и английских диалогах языковая модель для ролевого общения и генерации текста.

Подходит для: ведение ролевых диалогов на корейском языке · ведение ролевых диалогов на английском языке · генерация ответов персонажа в текстовой беседе

Дообученная 7,1-миллиардная модель Mistral для генерации текста, программирования, рассуждений и планирования.

Подходит для: генерация и объяснение кода · решение задач на Python · составление планов по текстовой инструкции

Модель для выполнения задачи в среде Huggy в Unity ML-Agents с использованием обучения с подкреплением.

Подходит для: Запуск обученного агента в среде Huggy · Использование модели Huggy в официальном Space · Эксперименты с обучением с подкреплением в Unity ML-Agents

Дообученная Mistral 7B для генерации текста по инструкциям, помощи с кодом и задач на рассуждение и планирование.

Подходит для: генерация и объяснение кода по текстовому запросу · ответы на вопросы по инструкциям на английском языке · решение задач на рассуждение и планирование

Дообученная 1,3-миллиардная модель DeepSeek Coder для генерации и исправления кода по инструкциям.

Подходит для: генерация кода по текстовому описанию · исправление фрагментов кода · решение задач на программирование

Дообученная модель семейства Llama для генерации кода и выполнения инструкций по программированию с контекстом до 16 384 токенов.

Подходит для: генерация кода по текстовому описанию · ответы на вопросы по программированию · написание функций на Python

Дообученная 7,1-миллиардная модель Mistral для генерации инструктивных ответов, рассуждений и кода.

Подходит для: генерация и объяснение кода · ответы на инструкции на английском языке · решение задач на рассуждение и планирование

Дообученная модель Llama на 6,6 млрд параметров для генерации текста и работы с разнообразными API через вызов инструментов.

Подходит для: выбор подходящего API для пользовательского запроса · формирование инструкций для вызова API · генерация запросов к инструментам по описанию задачи

Объединённая языковая модель Llama 2 на 12,9 млрд параметров для генерации текста, диалога и ответов на английском языке.

Подходит для: генерация ответов на вопросы на английском языке · диалог с виртуальным помощником · создание и продолжение текстов

Дообученная модель StarCoder2 для генерации кода и выполнения инструкций, с контекстом до 16 384 токенов.

Подходит для: генерация фрагментов кода по описанию · ответы на вопросы по программированию · объяснение и планирование решения задачи в коде

Дообученная на инструктивных данных StarCoder2-15B генерирует и дополняет программный код по запросам в формате Alpaca.

Подходит для: генерация функций и фрагментов кода по текстовому запросу · дополнение кода с учётом контекста · решение задач программирования на Python

Дообученная 34-миллиардная CodeLlama для генерации и понимания кода с улучшенными навыками рассуждения и планирования.

Подходит для: автодополнение кода · генерация фрагментов кода по текстовому описанию · понимание и анализ кода

Копия дообученной языковой модели Orca 2 13B в FP16 для локального тестирования рассуждений, понимания текста, математики и суммаризации.

Подходит для: получение одношаговых ответов на вопросы по предоставленному тексту · суммаризация текста · решение математических задач в текстовом формате

Дообученная 34-миллиардная модель на базе Phind-CodeLlama для генерации, автодополнения и понимания кода.

Подходит для: генерация фрагментов кода по текстовому запросу · автодополнение кода в редакторе · заполнение пропусков и продолжение кода

Объединённая модель Mistral-7B для диалоговой генерации текста, ответов на вопросы и помощи с кодом.

Подходит для: ответы на вопросы в диалоге · создание и редактирование текстов · помощь с программированием

Производная модели uukuguy/neural-chat-7b-v3-1-dare-0.85. Экспериментальная версия Mistral-модели Intel Neural Chat 7B, обработанная методом DARE для генерации текста и диалоговых ответов.

Подходит для: генерация ответов в текстовом чате · ответы на вопросы на естественном языке · создание черновиков и продолжение текста

Слитая 7,1-миллиардная модель Mistral для диалогов, выполнения инструкций и генерации кода на английском языке.

Подходит для: генерация кода по текстовому описанию · объяснение и исправление фрагментов кода · ответы на вопросы по программированию

Объединённая SLERP-модель Mistral на 7,1 млрд параметров для диалоговой генерации текста, выполнения инструкций и работы с кодом.

Подходит для: генерация и объяснение программного кода · ответы на инструкции в чате · подготовка черновиков и продолжение текста