I.5Создание и редактирование текста

WindyTranslate/translate-fi-ro — модель машинного перевода, опубликованная Windstorm Labs и дообученная на параллельных данных для перевода с финского на румынский. Она основана на Helsinki-NLP/opus-mt-fi-ro: LoRA-дообучение объединено с базовыми весами. Модель использует архитектуру MarianMT, содержит 55,4 млн параметров и принимает текст; для работы доступны веса в формате safetensors и библиотека Transformers. Контекст модели — до 512 токенов. Модель предназначена для перевода текстов с финского на румынский. В карточке приведена скрининговая оценка на 48 предложениях FLORES-200 dev: chrF++ 46,34 и BLEU 21,08. Оценка ограничена малой выборкой и не является результатом публикационного исследования. Модель поддерживает только одно направление перевода. Лицензия — Apache-2.0.

HPLT/translate-sq-en-v1.0-hplt_opus — модель машинного перевода с албанского на английский, выпущенная в рамках релиза HPLT MT v1.0. Она обучена на данных OPUS и HPLT и использует архитектуру Transformer-base семейства Marian; размер составляет 57,9 млн параметров. Токенизатор SentencePiece Unigram, максимальная длина контекста — 512 токенов. Доступны веса в формате Marian и конвертированном формате Hugging Face PyTorch для использования с Transformers. Модель подходит для перевода текстов с албанского на английский. В README приведены результаты тестирования: BLEU 37,8 на FLORES200 и 39,1 на NTREX. Репозиторий создан 27 февраля 2024 года. Лицензия — CC BY 4.0, требующая указания авторства. Для запуска через Transformers авторы рекомендуют версию 4.28: из-за известной проблемы конвертации контрольная точка несовместима с Transformers 4.30. Приведённые метрики получены при декодировании через Marian и сами по себе не гарантируют качество на других типах текстов.

Uirapuru U1 0817 — экспериментальный языковой ассистент от SynastrIA Networks, обновлённая версия Uirapuru U1. Модель построена на архитектуре Qwen3.5 и дообучена с адаптером LoRA повышенного ранга; поддерживает диалог и интерфейс вызова инструментов. В карточке Hugging Face указаны языки: бразильский португальский и английский. Модель предназначена для разговорных ассистентов, следования инструкциям, многошаговых задач и агентных рабочих процессов. Обновление нацелено на более последовательное поведение, рассуждения, идентичность модели и естественную неформальную речь на бразильском португальском. В отличие от предыдущих экспериментов, адаптивное управление мышлением не используется. Модель может ошибаться, выдумывать факты, неверно понимать инструкции и нестабильно выполнять сложные задачи; за пределами португальского и английского её качество может быть ниже. Для важных решений необходимы проверка результатов и человеческий контроль. Лицензия — Apache-2.0.

allenai/wmt16-en-de-dist-6-1 — портированная в Transformers версия модели FSMT на основе Transformer из проекта fairseq, разработанная AllenAI для машинного перевода с английского на немецкий. Это вариант dist-6-1 из семейства моделей WMT16; в метаданных указано 25,2 млн параметров и контекст до 10 000 токенов. Модель принимает текст на английском языке и генерирует перевод на немецком. Модель подходит для перевода предложений и текстов с английского на немецкий в приложениях, использующих библиотеку Transformers и PyTorch. В README приведена оценка BLEU 27,11 для версии Transformers; авторы объясняют отличие от опубликованного результата способом токенизации и подсчёта метрики. Веса оставлены идентичными исходной модели AllenAI. Лицензия — Apache-2.0.

AIN (aAIN) — модель перевода текста, разработанная в рамках проекта aAIN для перевода между английским и игбо. Она предназначена для отдельного использования и как переводной компонент конвейера преобразования речи в речь для английского, йоруба, хауса и игбо. Модель представляет собой дообученную версию facebook/nllb-200-distilled-600M с архитектурой M2M100ForConditionalGeneration; содержит 463,7 млн параметров и поддерживает контекст до 1024 токенов. Дообучение проведено на 27 097 парах предложений на английском и игбо, извлечённых и очищенных из двуязычного словаря. В карточке указана оценка BLEU 26,86: перевод обычно связный, но его качество не гарантируется для каждого предложения. Словарные данные могут приводить к формальному или буквальному стилю, а некоторые разговорные выражения модель иногда оставляет без перевода. Модель не синтезирует речь. Лицензия — Apache-2.0.

Athena-v3 — экспериментальная языковая модель IkariDev для генерации текста. Модель основана на архитектуре Llama, содержит 12,9 млрд параметров и рассчитана на контекст до 4096 токенов. В карточке указано, что опубликованы веса fp16; для диалога используется формат Alpaca. Модель предназначена для ролевых сценариев, включая RP и ERP, а также для генерации текста общего назначения. Athena-v3 собрана слиянием Athena-v2 и нескольких моделей и LoRA, включая Synthia, Huginn, Pygmalion, LimaRP и Storytime; слияние выполнил Undi95 по рецепту IkariDev. Репозиторий распространяется по лицензии CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование.

BanglaT5 NMT EN-BN — модель семейства T5, разработанная CSEBUET NLP и дообученная на наборе BanglaNMT для перевода с английского на бенгальский. Это генеративная модель типа encoder-decoder с 123,8 млн параметров, предназначенная для машинного перевода текстов между этими языками. Для наилучших результатов входной текст следует нормализовать тем же способом, что и при предварительном обучении, используя рекомендованную в карточке библиотеку нормализации перед токенизацией. В README приведены результаты оценки на тестовом наборе BanglaNMT, но доступная таблица не содержит результата этой модели.

rvv-karma/BASH-Coder-Mistral-7B — дообученная модель Mistral-7B-Instruct-v0.1, созданная с использованием набора neulab/tldr. Это плотная авторегрессионная модель на 7,1 млрд параметров для генерации текста; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. В README указано, что дообучение выполнялось с LoRA, а модель загружалась в 4-битном режиме. Репозиторий содержит веса safetensors. Модель предназначена для генерации ответов на английском языке в формате, связанном с набором TLDR. Доступен пример загрузки через Transformers. Лицензия — Apache-2.0.

Bespoke-Stratos-32B — языковая модель Bespoke Labs, дообученная на Qwen/Qwen2.5-32B-Instruct с использованием набора Bespoke-Stratos-17k. Набор данных получен дистилляцией DeepSeek-R1 с помощью конвейера Berkeley NovaSky Sky-T1 и некоторыми изменениями. Модель предназначена для генерации текста в диалоге и решения задач, требующих рассуждений, в частности по математике и естественным наукам. В опубликованных результатах она превосходит исходную Qwen2.5-32B-Instruct на приведённых тестах AIME2024, MATH500 и GPQA-Diamond. Это плотная модель Qwen2 с 32 млрд параметров, принимает текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов и обучена преимущественно на английском языке. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache 2.0. Результаты бенчмарков не гарантируют аналогичного качества на других задачах; доступная карточка не описывает более конкретные ограничения или условия применения.

Bifrost 1.2B — плотная языковая модель на 1,2 млрд параметров, разработанная NodeNestor с нуля для машинного перевода между английским и североевропейскими языками, а также между самими северными языками. Она поддерживает шведский, датский, норвежский букмол и нюнорск, финский, исландский и английский; модель использует причинную архитектуру NordicTranslatorForCausalLM и принимает управляющий токенизированный запрос, после которого генерирует перевод до токена EOS. Контекст — до 4096 токенов. В оценке FLORES-200 devtest модель показала средний chrF++ 57,4 для перевода с английского на северные языки, 63,6 для перевода с северных языков на английский и 54,5 для перевода между северными языками. В карточке сообщается, что на среднем показателе английский→северные языки она превзошла NLLB-200-3.3B и TranslateGemma-12B; при этом NLLB-3.3B сохраняет преимущество в некоторых направлениях перевода на английский и в финском. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache 2.0.

BritLLM 3B v0.1 — базовая предварительно обученная языковая модель, разработанная проектом BritLLM. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 2,6 млрд параметров и контекстом 2048 токенов; веса опубликованы в формате safetensors. Модель генерирует текст и рассчитана на дальнейшее дообучение для большинства прикладных сценариев. В метаданных указана поддержка английского, валлийского, ирландского, шотландского гэльского и скотсского языков. Модель может служить исходной точкой для адаптации к этим языкам и создания приложений генерации текста. Лицензия — ODC-BY; условия её соблюдения следует учитывать при использовании и распространении модели.

larenspear/copy_of_wildjailbreak_13 — языковая модель семейства Llama, дообученная на базе meta-llama/Llama-2-7b-hf с применением набора WildJailbreak для повышения безопасности и расширенной версии Tulu2Mix для общих инструкций и диалогов. Модель содержит 12,9 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и принимает текст, генерируя текст; контекст — до 4096 токенов. Основной язык модели — английский. Модель предназначена для диалоговых ответов на инструкции и изучения поведения языковых моделей с усиленными мерами безопасности, в том числе анализа устойчивости к jailbreak-атакам. Обучение на разнообразных инструкциях и синтетических диалогах поддерживает широкий круг общих запросов. Модель доступна под лицензией Apache 2.0. Авторы отмечают, что защитные механизмы не гарантируют устойчивость ко всем jailbreak-атакам, особенно в многоязычных сценариях и многоходовых диалогах.

Cosmos-37b-BASE — базовая языковая модель athirdpath на архитектуре Mistral с 37,3 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов. Это дообученная версия athirdpath/LD-Zephyria-37b_HEALED, продолжительно предобученная на одном проходе по наборам bluuwhale/nsfwstory, bluuwhale/nsfwstory2 и закрытому набору Iambe. Модель предназначена прежде всего для творческого письма и генерации текста. Она не проходила последующее instruction tuning, поэтому для диалогов и выполнения инструкций автор рекомендует вариант -INSTRUCT; возможности чата в метаданных не отменяют это ограничение. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Сведения о лицензии в предоставленных источниках отсутствуют.

Карточка модели lemiao/decapoda-research-llama-7b-hf на Hugging Face совпадает с карточкой Enoch/llama-7b-hf, поэтому описание составлено по ней. Enoch/llama-7b-hf — конверсия базовой модели LLaMA первого поколения от команды FAIR в Meta AI для работы с Transformers и Hugging Face. Это плотная авторегрессионная языковая модель на архитектуре Transformer с классом LlamaForCausalLM и примерно 6,6 млрд параметров; репозиторий содержит веса PyTorch. Модель предназначена прежде всего для исследований и разработки на базе языковых моделей: генерации текста, экспериментов с пониманием естественного языка, ответами на вопросы и чтением с пониманием. В обучающих данных представлены 20 языков, но основная часть корпуса — английская, поэтому качество ожидается выше на английском, чем на остальных языках. Это базовая модель без обучения с обратной связью от людей. Она может выдавать неверные, токсичные, вредные или предвзятые ответы и не предназначена для прямого применения в критически важных решениях без дополнительной оценки и мер снижения рисков. Лицензия специальная, некоммерческая; условия следует проверить в файле LICENSE репозитория.

Eclipsed-Phoenix-26B-A4B — экспериментальная производная модель Cyclone Labs на базе Phoenix-X. Автор сообщает, что в последних четырёх MoE-слоях экспертов выполнены небольшие структурированные изменения, отобранные сравнением нескольких вариантов с исходной моделью. В метаданных архитектура обозначена как Gemma4ForConditionalGeneration, а формат весов — safetensors. Модель предназначена для ролевых диалогов, взаимодействия с персонажами, написания художественной прозы и диалогов, построения мира и интерактивных сюжетов. По описанию автора, она склонна к более стилизованному тексту, выраженному подтексту и менее предсказуемым повествовательным ходам, чем Phoenix-X; также может выбирать более мрачные или неоднозначные направления. Метаданные указывают поддержку изображений и диалоговый режим, однако README не уточняет сценарии работы с изображениями. Модель доступна по лицензии Apache-2.0. В README она названа экспериментальной; результаты генерации могут заметно отличаться от исходной модели и варьироваться по стилю и направлению повествования.

Egyptian Arabic Translator Llama-3 8B — дообученная модель Ahmed Samirio на базе Meta Llama 3 8B, предназначенная для перевода с английского на египетский арабский. Модель содержит 7,5 млрд параметров, использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM и формат PyTorch; длина контекста — 8192 токена. Модель подходит для перевода англоязычных инструкций и текстов, включая наборы данных для дообучения инструкциям и генерации текста. Она обучена на ahmedsamirio/oasst2-9k-translation; сведений о результатах оценки качества в карточке нет. Лицензия — Llama 3.

Hemanth-thunder/english-tamil-mt — модель машинного перевода, разработанная Hemanth Kumar и дообученная на базе M2M100. Это плотная модель M2M100 с архитектурой encoder-decoder и генерацией последовательностей; она предназначена для перевода между английским и тамильским языками. Модель содержит 332,5 млн параметров, принимает текст, а её нативная длина контекста составляет 1024 токена. Модель подходит для перевода английских текстов на тамильский и тамильских текстов на английский. Карточка не приводит результатов оценки качества, подробностей обучающих данных или описания ограничений, поэтому качество на конкретных тематиках и длинных текстах следует проверять отдельно. Лицензия — OpenRAIL.

CLAck/en-vi — модель машинного перевода на базе MarianMT, дообученная для перевода между английским и вьетнамским языками. Разработчик указывает, что исходная MarianMT была предварительно обучена на английско-китайских данных, после чего модель сначала обучали на смешанном наборе английско-китайских и английско-вьетнамских предложений, а затем — только на английско-вьетнамских данных. Модель содержит 63,2 млн параметров, принимает текст и рассчитана на контекст до 512 токенов. Модель предназначена для перевода между английским и вьетнамским языками. Опубликованные сведения не уточняют качество перевода, направление или особенности обработки длинных текстов. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

EtherealRainbow-v0.3-8B — слитая с помощью mergekit модель на архитектуре Llama 3, опубликованная invisietch. Модель содержит около 7,5 млрд параметров и рассчитана на генерацию творческой прозы, ролевые диалоги и рассказывание историй, включая длинные ответы с соблюдением инструкций и заданных промптов. Версия 0.3 направлена на повышение творческой выразительности при сохранении связности. Модель объединяет несколько дообученных вариантов Llama 3; в карточке указаны 12 исходных моделей. Поддерживает текстовый диалог на английском языке, использует контекст до 8192 токенов и рекомендуется к применению с форматом инструкций Llama 3 Instruct. Репозиторий содержит веса Safetensors; автор также упоминает варианты квантизации GGUF и EXL2. Модель позиционируется как малосдерживающая и может создавать откровенный, тревожный или оскорбительный контент. Это следует учитывать при ролевых сценариях и генерации историй. Лицензия — Llama 3 Community License (llama3).

Fairseq-dense 13B-Janeway — плотная языковая модель на архитектуре XGLM, созданная KoboldAI путём дообучения модели Fairseq MoE Dense. Она предназначена для генерации продолжений текста и художественной прозы; обучающий набор содержит около 2210 электронных книг, преимущественно в жанрах научной фантастики и фэнтези. В части данных перед текстом добавлялась жанровая метка. Модель содержит 14,9 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст, поддерживает английский язык и имеет контекст 2048 токенов. Её можно использовать для генерации прозы и продолжения заданных фрагментов через Transformers. Возможны предвзятость по признакам пола, профессии, расы и религии, а также характерные для языковых моделей ошибки. Лицензия — MIT.

Fantastica-7b-Instruct-0.2-Italian — разговорная инструктивная языковая модель, разработанная Scribis и дообученная на базе Mistral-7B-Instruct-v0.2. Это плотная архитектура Mistral с 7,1 млрд параметров, контекстом до 32 768 токенов и весами в формате safetensors; модель рассчитана на генерацию текста на итальянском языке. Модель предназначена для создания итальянских текстов в литературных стилях Алессандро Мандзони, Карло Досси, Карло Коллоди и Луиджи Пиранделло, а также сюжетов романов и фильмов и описаний картин. В README приведён формат инструкций [INST]...[/INST] и примеры запросов для этих сценариев. Обучение использовало выбранные материалы Wikipedia, итальянский литературный корпус и отрывки произведений упомянутых авторов. Карточка предупреждает, что модель может плохо справляться со сложными, неоднозначными или плохо оформленными запросами и выдавать фактически неверный или бессвязный текст. Лицензия — Apache-2.0.

G4-Midnight-Macaw-26B-A4B — слитая модель семейства Gemma 4, созданная Vortex5 для ролевых диалогов и творческого письма. Она объединяет G4-Dark-Soul-26B-A4B, Dark-Scarlett-v1.0-26B-A4B, Serenity-26B-A4B и gemma4-26b-fiction-bf16 с помощью пользовательского метода слияния; доступна в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Модель предназначена для взаимодействия с персонажами, многоходовых сцен, написания прозы и диалогов, развития сюжета и построения вымышленных миров. Метаданные также указывают поддержку изображений наряду с чатом, поэтому она может принимать изображение и текст и формировать текстовый ответ. Указанная лицензия — Apache-2.0. Модель специализирована на ролевых и творческих сценариях; качество и точность ответов за пределами этих задач не описаны. Длина контекста и поддерживаемые естественные языки в доступных сведениях не указаны.

Gecko-7B-v0.1 — диалоговая языковая модель NeuralNovel для генерации инструктивного и повествовательного текста с акцентом на математику и числовые задачи. Это полнопараметрическая дообученная версия Mistral-7B-Instruct-v0.2: архитектура Mistral, около 7,1 млрд параметров, контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для следования инструкциям, ролевых сценариев и решения задач; при этом README предупреждает, что вне генерации инструктивного и повествовательного текста качество может быть ниже. Модель обучалась на закрытом наборе Neural-Mini-Math. Она распространяется по лицензии Apache-2.0, допускающей коммерческое использование. По заявлению разработчика, выравнивание модели ослаблено, поэтому она может генерировать NSFW- или вредоносный контент; результаты следует проверять.

GenBook-Deepseek-R1.Llama-8B — дообученная модель семейства Llama, созданная для интерактивного повествования. Она генерирует связные истории по запросам пользователя, подстраивает сюжет под его предпочтения и поддерживает последовательность персонажей, событий и мира на протяжении длинных повествований. Модель описана как эффективная при ограниченных аппаратных ресурсах; при обучении применялись LoRA и 4-битная квантизация. По метаданным, размер модели составляет 7,5 млрд параметров, архитектура — плотная LlamaForCausalLM, контекст — до 131 072 токенов. Поддерживаются английский и испанский языки; основное назначение — генерация текста. Модель основана на unsloth/deepseek-r1-distill-llama-8b-unsloth-bnb-4bit и дообучена на данных для построения повествований, развития персонажей и описаний. Лицензия — Apache 2.0. Карточка не приводит результатов оценки качества, поэтому заявленные связность длинных историй и эффективность на ограниченном оборудовании не подтверждены метриками.

GhostFace-24B-v1 — экспериментальная слитая модель Naphula на архитектуре Mistral для генерации текста. Веса объединены методом scream, сочетающим model_stock, della и sce; в слияние вошли несколько моделей Mistral на 24B, включая Maginum-Cydoms-24B, Asmodeus-24B-v1, Tiamat-24B-Magistral и другие. Модель содержит 23,4 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для генерации художественных повествований и ролевых диалогов; автор описывает её как случайный эксперимент без абляционных исследований. README предупреждает, что ответы могут содержать графическое насилие и откровенный эротический контент, а также отмечает наличие некоторых отказов. Лицензия — Apache-2.0. Для работы автор рекомендует шаблон чата Mistral Tekken.

Goetia-31B-v1 — мультимодальная модель для диалогов и генерации художественного текста, собранная Naphula методом merge на основе семейства Gemma 4. Карточка рекомендует использовать шаблон Gemma 4; в метаданных указаны архитектура Gemma4ForConditionalGeneration, поддержка изображений и формат safetensors. Модель предназначена для написания и продолжения историй и ролевых сцен, в том числе в жанрах ужасов и эротики. README описывает её как uncensored и предупреждает, что ответы могут содержать графические сцены насилия и откровенный эротический контент. В качестве базовой модели в метаданных указана google/gemma-4-31B-it; также перечислены другие модели, участвовавшие в слиянии. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка модели kyutai/helium-1-2b-life на Hugging Face совпадает с карточкой kyutai/helium-1-2b, поэтому описание составлено по ней. Helium-1-2B — базовая языковая модель Kyutai с архитектурой Llama и 1,9 млрд параметров, представленная в формате safetensors для библиотеки Transformers. Модель обучена на текстах на 24 официальных языках Европейского союза; её контекст составляет 4096 токенов. По карточке, модель дистиллирована из Gemma 2. Модель предназначена для генерации и понимания текста, а также для исследований и разработки систем NLP. Она не дообучена следовать инструкциям или предпочтениям людей, поэтому для прикладных сценариев обычно требуется дополнительное выравнивание, например supervised fine-tuning или RLHF. Компактный размер ориентирован на использование на устройствах с ограниченными ресурсами, включая мобильные и периферийные устройства. Модель может генерировать фактические ошибки, предвзятый, вредный или бесполезный текст; перед применением необходимы оценка и меры снижения рисков. Поддерживаются английский, болгарский, чешский, датский, немецкий, греческий, испанский, эстонский, финский, французский, ирландский, хорватский, венгерский, итальянский, литовский, латышский, мальтийский, нидерландский, польский, португальский, румынский, словацкий, словенский и шведский языки. Лицензия — CC-BY-SA 4.0; также действуют условия использования Gemma.

Карточка модели kyutai/helium-1-2b-stem на Hugging Face совпадает с карточкой kyutai/helium-1-2b, поэтому описание составлено по ней. Helium-1-2B — базовая языковая модель Kyutai с архитектурой Llama и 1,9 млрд параметров, представленная в формате safetensors для библиотеки Transformers. Модель обучена на текстах на 24 официальных языках Европейского союза; её контекст составляет 4096 токенов. По карточке, модель дистиллирована из Gemma 2. Модель предназначена для генерации и понимания текста, а также для исследований и разработки систем NLP. Она не дообучена следовать инструкциям или предпочтениям людей, поэтому для прикладных сценариев обычно требуется дополнительное выравнивание, например supervised fine-tuning или RLHF. Компактный размер ориентирован на использование на устройствах с ограниченными ресурсами, включая мобильные и периферийные устройства. Модель может генерировать фактические ошибки, предвзятый, вредный или бесполезный текст; перед применением необходимы оценка и меры снижения рисков. Поддерживаются английский, болгарский, чешский, датский, немецкий, греческий, испанский, эстонский, финский, французский, ирландский, хорватский, венгерский, итальянский, литовский, латышский, мальтийский, нидерландский, польский, португальский, румынский, словацкий, словенский и шведский языки. Лицензия — CC-BY-SA 4.0; также действуют условия использования Gemma.

IndicTrans2 Indic-Indic 1B — модель машинного перевода AI4Bharat, полученная объединением вариантов Indic-En 1B и En-Indic 1B. Она предназначена для перевода между индийскими языками; в метаданных задача указана как translation, а обучение связано с наборами FLORES-200, IN22-Gen и IN22-Conv. Модель содержит около 1 млрд параметров и доступна в форматах PyTorch и Safetensors. Карточка описывает вариант Indic-Indic, адаптированный после объединения двух направлений перевода, но не перечисляет поддерживаемые языки попарно. Метаданные карточки указывают бенгальский, хинди, тамильский и урду, а теги репозитория включают также другие индийские языки. Модель распространяется по лицензии MIT. Для запуска предусмотрена интеграция с Transformers; подробные инструкции вынесены в репозиторий проекта.

Inkling-Gutenberg-DPO — полноразмерный чекпойнт модели Thinking Machines Inkling, дообученный методом Direct Preference Optimization на предпочтение литературной прозы перед шаблонным синтетическим текстом. Он предназначен прежде всего для художественного письма на английском языке: продолжения романов, создания диалогов и прозы с историческим или литературным регистром. Архитектура — плотное представление MoE-модели Inkling; базовая модель имеет 975 млрд параметров всего и 41 млрд активных. Репозиторий содержит объединённые с базовой моделью BF16-веса в исходной раскладке Inkling, формат safetensors; чекпойнт занимает около 1,8 ТиБ. Для запуска приведён пример с Transformers и trust_remote_code. Модель хорошо подходит для генерации выразительной прозы и стремится избегать общих формулировок, характерных для типичного машинного текста. Настройка касается предпочтений стиля, а не фактических знаний или безопасности; модель может воспроизводить литературные стили из общественного достояния, предпочитать длинные продолжения и использовать устаревшую лексику. Для генерации рекомендуется сэмплирование: жадное декодирование может приводить к повторениям. Лицензия — Apache 2.0.