Многоязычная базовая модель XLM-RoBERTa для восстановления замаскированных слов и построения представлений текста для последующих NLP-задач.

Подходит для: предсказание пропущенных слов в многоязычном тексте · получение контекстных представлений предложений для классификатора · дообучение для классификации текста

Мультиязычная модель XLM-RoBERTa large предсказывает пропущенные токены и служит основой для задач понимания текста на 100 языках.

Подходит для: подстановка пропущенного слова в предложении · извлечение признаков из мультиязычных текстов · дообучение классификатора текстов на нескольких языках

Мультимодальная модель Xiaomi для генерации текста, агентных задач и работы с инструментами, с контекстом до миллиона токенов.

Подходит для: написание и исправление программного кода · выполнение многошаговых задач с вызовом инструментов · ответы на вопросы по длинным репозиториям и трассам взаимодействия

Мультиязычная модель Facebook AI для извлечения речевых представлений, предназначенная для дообучения под распознавание речи, перевод и классификацию.

Подходит для: дообучение системы распознавания речи · дообучение перевода речи · классификация речевых сигналов

Мультиязычная авторегрессионная модель XGLM на 564 млн параметров для генерации текста и few-shot языковых задач.

Подходит для: генерация продолжения текста на нескольких языках · few-shot ответы на языковые задания · zero-shot оценивание задач понимания текста

Англоязычная модель DeBERTa XLarge, дообученная на MNLI для классификации текста и определения отношений между предложениями.

Подходит для: определение логического следования между посылкой и гипотезой · классификация пар предложений по семантическому отношению · оценка текстовых гипотез в задачах NLU

Англоязычная модель XLNet на 137,8 млн параметров для дообучения на задачах понимания текста и языковой генерации.

Подходит для: дообучение для классификации тональности текста · классификация предложений и документов · разметка и классификация токенов

Мультиязычная модель X-MOD с языковыми адаптерами для предсказания замаскированных токенов и дообучения на языковых задачах.

Подходит для: восстановление пропущенных слов в многоязычном тексте · оценка вариантов заполнения маски в предложении · дообучение модели для задач понимания текста

Многоязычная модель DeBERTa для NLI и классификации текстов по заданным категориям без дополнительного обучения.

Подходит для: классификация отзывов по заданным темам · распределение обращений по пользовательским категориям · определение тональности через гипотезы NLI

Многоязычная модель Microsoft на базе XLM-RoBERTa для предсказания замаскированных токенов и кросс-языковой обработки текста.

Подходит для: подстановка пропущенного слова в предложении · оценка вариантов заполнения текстового пропуска · получение контекстных представлений слов для языковых задач

Компактная многоязычная модель Microsoft на архитектуре BERT для классификации текста и дообучения на задачах понимания языка.

Подходит для: классификация текста на нескольких языках · определение логического следствия между предложениями · межъязыковой перенос классификатора

Модель политики на базе Llama с 7,5 млрд параметров для генерации текста в рамках фреймворка FETCH и организации рассуждений с поиском по дереву.

Подходит для: генерация текста в экспериментальном фреймворке FETCH · управление исследованием дерева вариантов при рассуждениях LLM · изучение подходов к снижению проблем поиска по дереву в LLM

Мультиязычная модель LiLT и XLM-RoBERTa для извлечения признаков из документов с учётом текста и его расположения на странице.

Подходит для: извлечение представлений текста и структуры документа · создание основы для понимания многоязычных документов · обработка расположения текстовых элементов на страницах

MuRIL — базовая BERT-модель Google для предсказания замаскированных слов и адаптации NLP-задач на 17 индийских языках и их транслитерациях.

Подходит для: предсказание пропущенных слов в тексте на индийских языках · дообучение классификатора текстов на хинди и других индийских языках · разметка частей речи и сущностей в индийских языках

XLNet large — англоязычная предварительно обученная Transformer-XL модель для дообучения на задачах понимания текста и генерации.

Подходит для: дообучение для ответов на вопросы по тексту · классификация тональности английских текстов · классификация последовательностей и токенов

Открытая MoE-языковая модель Xiaomi для агентных задач, разработки ПО, генерации текста и работы с контекстом до миллиона токенов.

Подходит для: написание и отладка программного кода · выполнение многошаговых задач с вызовом инструментов · анализ длинных документов и контекстов до 1 млн токенов

AfroXLMR-large — адаптированная для африканских языков модель XLM-RoBERTa для предсказания пропущенных токенов и языковых задач.

Подходит для: заполнение пропусков в африканоязычных текстах · сравнение языковых представлений африканских языков · создание базовой модели для NER на африканских языках

Мультиязычная модель XLM, дообученная на XNLI для межъязыковой классификации отношений между предложениями и доступная для заполнения пропусков в тексте.

Подходит для: классификация логического следования между предложениями на разных языках · выявление противоречия или нейтрального отношения между фразами · межъязыковая классификация коротких текстов

Чат-модель Xiangxin AI на базе Llama 3 с 69,5 млрд параметров и контекстом до 1 048 576 токенов, предназначенная прежде всего для диалогов и работы с длинными текстами на китайском языке.

Подходит для: диалоги на китайском языке · ответы на вопросы по длинным документам · суммаризация больших текстов

Мультимодальная MoE-модель Xiaomi с контекстом до 1 млн токенов для диалогов, вызова инструментов и длинных агентных задач.

Подходит для: создание агентных систем с вызовом инструментов · выполнение многошаговых задач с длинной историей диалога · анализ изображений, видео и аудио в диалоге

Мультиязычная модель Longformer на весах XLM-RoBERTa для извлечения признаков из длинных текстов и последующего дообучения.

Подходит для: извлечение признаков из длинных документов · получение представлений мультиязычных текстов · подготовка текстовых признаков для классификатора

Верификатор на базе Llama для оценки рассуждений при эффективном поиске по дереву в задачах математического reasoning.

Подходит для: оценка ветвей рассуждений в поиске по дереву · проверка промежуточных шагов решения математических задач · ранжирование вариантов решения для фреймворка FETCH

Мультиязычная авторегрессионная модель на 3,3 млрд параметров для генерации текста и few-shot языковых задач.

Подходит для: генерация и продолжение текста на разных языках · few-shot оценивание вариантов ответа в языковых задачах · проверка понимания текста с помощью промптов

mLUKE-base — мультиязычная модель LUKE для предсказания замаскированных токенов и адаптации к задачам работы с сущностями.

Подходит для: предсказание пропущенных слов в многоязычном тексте · дообучение для распознавания именованных сущностей · адаптация для классификации отношений между сущностями