III.5Управление персоналом и организацией

Beast-Mixed — диалоговая языковая модель, созданная слиянием Mistral-7B-Instruct-v0.2 и Zephyr-7B-beta методом SLERP с помощью LazyMergekit. Модель на 7,1 млрд параметров предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в формате чата; архитектура — плотная MistralForCausalLM, максимальный контекст составляет 32 768 токенов. Модель подходит для диалоговых помощников, черновиков текстов и ответов на вопросы по текстовому контексту. В README указана конфигурация слияния и тип данных bfloat16. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Dolphin 2.2 Yi 34B 200K — разговорная языковая модель, разработанная Eric Hartford при спонсорской поддержке Convai и дообученная на базе Yi. Это плотная модель семейства Llama с 33,9 млрд параметров; она принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалоги в формате ChatML и рассчитана на контекст до 200 000 токенов. В ходе дообучения использовались данные Dolphin, Airoboros, а также отобранные примеры из Samantha и WizardLM; обучение выполнялось методом qLoRA. Модель предназначена для многоходового общения, ответов на вопросы, творческих инструкций и персональных советов. По карточке, она обучена быть эмпатичной и менее ограничивать ответы; из-за этого разработчик рекомендует самостоятельно добавить слой выравнивания перед публикацией сервиса. В метаданных указан английский язык. Репозиторий содержит веса PyTorch. README указывает, что модель основана на Yi и подпадает под лицензию Yi; метаданные HF отдельно указывают Apache-2.0, поэтому условия использования следует сверять с лицензией базовой модели и файлами репозитория.

Experiment28M7_AlloyingotneoyExperiment26 — объединённая модель для генерации текста на базе архитектуры Mistral. Она получена слиянием automerger/Experiment28M7-7B и automerger/AlloyingotneoyExperiment26-7B и содержит 7,1 млрд параметров. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживая контекст до 32 768 токенов. Модель подходит для генерации продолжений, ответов и другого текста общего назначения. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

MaziyarPanahi/Experiment28T3q_Strangemerges_32Ogno — объединённая языковая модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров. Она создана слиянием automerger/Experiment28T3q-7B и automerger/Strangemerges_32Ogno-7B; веса доступны в формате Safetensors. Модель предназначена для генерации текста и может использоваться для диалогов, написания черновиков и продолжения текста. Контекстное окно составляет 32 768 токенов. В метаданных указана лицензия Apache-2.0.

Карточка модели hama-jp/gemma-2-27b на Hugging Face совпадает с карточкой google/gemma-2-27b, поэтому описание составлено по ней. Gemma 2 27B — текстовая авторегрессионная языковая модель семейства Gemma, разработанного Google с использованием исследований и технологий, применявшихся при создании Gemini. Модель доступна с открытыми весами и предназначена для генерации текста; семейство Gemma включает предварительно обученные и настроенные для следования инструкциям варианты. В репозитории указаны формат safetensors и библиотека Transformers. Модель подходит для ответов на вопросы, суммаризации, диалоговых интерфейсов, создания текстов и рассуждений по чётко сформулированным запросам. В README заявлена поддержка английского языка; конкретные размер контекстного окна и число параметров здесь не приведены. Открытые веса позволяют запускать модель на собственном оборудовании или в облачной инфраструктуре. Ограничения включают возможные фактические ошибки, предвзятость, трудности с неоднозначностью, тонкими языковыми нюансами и сложными открытыми задачами. Лицензия — Gemma; перед использованием следует соблюдать условия лицензии и политику допустимого использования Gemma.

Efficient-Large-Model/Gemma-2-2B-it — инструктивно дообученная текстовая модель семейства Gemma 2, основанного Google на технологиях и исследованиях, использованных при создании Gemini. Это декодерная плотная языковая модель с 2,7 млрд параметров; она принимает текст и генерирует текст, поддерживает диалоговый режим и работает с контекстом до 8192 токенов. Модель предназначена для генерации текстов, диалоговых интерфейсов, ответов на вопросы, суммаризации и задач рассуждения. Её сравнительно компактный размер подходит для запуска на ноутбуке, настольном компьютере или собственной облачной инфраструктуре. README указывает английский как язык моделей Gemma; отдельные коды языков для этого репозитория в метаданных не приведены. Ответы могут содержать фактические ошибки или устаревшую информацию; модель также может испытывать трудности с неоднозначными формулировками, сложными задачами и тонкими языковыми нюансами, а обучающие данные могут отражать предвзятость. Репозиторий использует лицензию Gemma; перед применением следует учитывать её условия и политику допустимого использования Gemma.

Gemma 2 9B — текстовая авторегрессионная модель семейства Gemma, разработанная Google. Это базовая предварительно обученная версия с открытыми весами; README также описывает семейство в целом, включая варианты, дообученные для следования инструкциям. Модель предназначена для генерации текста, диалогов, ответов на вопросы, суммаризации и рассуждений, а её сравнительно компактный размер позволяет запускать её на персональных компьютерах и в собственной облачной инфраструктуре. Модель принимает текст и генерирует текст. В карточке семейство указано как англоязычное; конкретная длина контекста и число параметров не приведены в предоставленных данных. Модель может выдавать неточные или устаревшие сведения, испытывать трудности со сложным контекстом, нюансами языка и здравым смыслом, а также воспроизводить предвзятости обучающих данных. Лицензия — Gemma, с условиями и ограничениями, заданными политиками Google для использования моделей Gemma.

manojpreveen/gpt-neoxt-20b-v13 — дообученная модель генерации текста на архитектуре GPT-NeoX, созданная на базе togethercomputer/GPT-NeoXT-Chat-Base-20B. Автор сообщает, что модель обучена на наборе Instruction Tuning объёмом около 5,2 млн примеров с использованием Colossal-AI; также в метаданных указан набор Conversational Data. Размер модели — 26,9 млрд параметров, нативный контекст — 2048 токенов. Модель предназначена для генерации ответов на инструкции и диалоговых запросов. В карточке описано обучение в течение пяти эпох на восьми GPU A100 с размером блока 2020 токенов. Лицензия — BigScience OpenRAIL-M.

HyperLlama3.1-v2 — объединённая языковая модель, созданная с помощью mergekit из vicgalle/Configurable-Llama-3.1-8B-Instruct, bunnycore/HyperLlama-3.1-8B и ValiantLabs/Llama3.1-8B-ShiningValiant2. Это плотная причинная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM и 7,5 млрд параметров. Модель предназначена для диалогов и генерации текста по инструкциям. Она принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 131 072 токена. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Карточка не приводит отдельные сведения о качестве, поддерживаемых языках или ограничениях.

Instruct_Llama3_8B — авторегрессионная языковая модель на архитектуре Llama 3, дообученная Brillibits на разнообразных источниках данных. Модель содержит 7,5 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста по инструкциям на английском языке; для общения используется формат промпта с системной частью и инструкцией. Модель обучали два этапа эпох с использованием QDora; в README указан контекст обучения 4096 токенов, а в метаданных — нативный контекст 8192 токена. Подходит для ответов на вопросы, выполнения текстовых инструкций и других сценариев генерации текста. Доступна в формате safetensors по лицензии Llama 3.

K2S3-Mistral-7b-v1.50 — языковая модель, разработанная K2S3 и дообученная методом SFT на базе mistralai/Mistral-7B-v0.1 с настройкой всех параметров. Для обучения использовались alpaca-gpt4-data и примеры из OpenOrca. Модель относится к плотной архитектуре MistralForCausalLM, содержит 7,2 млрд параметров и принимает текст для генерации текста; поддерживает контекст до 32 768 токенов. В карточке указаны английский и корейский языки. Модель подходит для диалоговых ответов, следования инструкциям и генерации текста общего назначения. Использование ограничено условиями лицензии CC BY-NC 4.0, которая не допускает коммерческого использования.

Kosmos-EVAA-TSN-8B — объединённая модель семейства Llama, созданная jaspionjader с помощью mergekit методом SLERP из jaspionjader/Kosmos-EVAA-gamma-light-8B и bunnycore/Tulu-3.1-8B-SuperNova. Это плотная авторегрессионная языковая модель примерно на 7,5 млрд параметров с контекстом до 8192 токенов, предназначенная для генерации текста. Сценарии применения и свойства базовых моделей указывают на диалоги и следование инструкциям. Модель опубликована в формате safetensors и рассчитана на работу через Transformers. Сведения о лицензии и специальных ограничениях в предоставленных материалах отсутствуют; перед использованием следует проверить условия базовых моделей и самого репозитория.

ETRI xainlp team разработала текстовую генеративную модель на архитектуре Llama с 12,9 млрд параметров. В основе лежит meta-llama/Llama-13b-hf; модель дообучена на 650 тыс. примеров для следования инструкциям, затем на 280 тыс. примеров LIMA и на 90 тыс. примеров предпочтений пользователей с применением DPO и LoRA. Модель принимает текст и генерирует текст, поэтому подходит для диалоговых сценариев и выполнения инструкций. Длина контекста составляет 4096 токенов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

Llama-3-Mistral-v0.2-Instruct-slerp — диалоговая языковая модель, созданная объединением моделей Meta Llama 3 8B Instruct и Mistral 7B Instruct v0.2 методом SLERP с помощью LazyMergekit. Это плотная авт autoreгрессионная архитектура семейства Llama для генерации текста и ответов на инструкции; в репозитории указано 7,5 млрд параметров. Модель рассчитана на диалоговое использование и выполнение запросов на естественном языке. Она принимает текст и генерирует текст. Длина контекста составляет 8192 токена. Данные о целевых языках в карточке не приведены. Модель распространяется под лицензией MIT. Карточка не сообщает о специальных ограничениях качества или безопасности.

Locutusque/Llama-3-Yggdrasil-8B — объединённая языковая модель на архитектуре Llama 3, созданная Locutusque с помощью mergekit и метода DARE TIES. В качестве базовой модели использована NousResearch/Meta-Llama-3-8B; в объединение также вошли инструктивная версия Meta-Llama-3-8B и две модели Locutusque — Llama-3-Hercules-5.0-8B и llama-3-neural-chat-v2.2-8b. Модель содержит 7,5 млрд параметров, принимает текст и предназначена для генерации текста, включая диалоговые ответы и ответы на вопросы. Контекст составляет 8192 токена. Веса доступны в формате safetensors для библиотеки Transformers. Лицензия — llama3.

Magnum v2 12B — чат-модель Anthracite, созданная для генерации связного текста с качеством прозы, ориентированным на Claude 3 Sonnet и Opus. Это полносвязная модель семейства Mistral с 12,1 млрд параметров, дообученная на Mistral-Nemo-Base-2407 и настроенная на инструкции в формате ChatML. Модель предназначена для диалогов, ответов на инструкции и создания текстов. При обучении использовались отфильтрованный Stheno и наборы инструкций и прозы, включая данные Opus Instruct и Sonnet 3.5. В метаданных указаны поддержка девяти языков и контекст до 1 024 000 токенов. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard: средняя оценка 18,68 и 37,62 на IFEval (0-shot). Это результаты отдельных оценок, а не гарантия качества для конкретной задачи. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0; веса доступны в формате safetensors.

Metis-0.4-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель, созданная слиянием Mistral-7B-Instruct-v0.2 от Mistral AI и Metis-0.4 методом SLERP. Она предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в чат-сценариях. Модель использует плотную архитектуру MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0. Карточка описывает способ слияния, но не приводит специальных оценок качества или ограничений; возможности и результаты могут зависеть от языка запроса и конкретного сценария применения.

MaziyarPanahi/Mistral-7B-claude-instruct-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — объединённая чат-модель на основе Mistral-7B-Instruct-v0.1 и Norquinal/Mistral-7B-claude-instruct. Для слияния использован метод SLERP с настройками, различающимися для слоёв self-attention и MLP. Модель предназначена для генерации ответов на инструкции и диалоговые запросы. Модель использует плотную архитектуру MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Она принимает текст и генерирует текст; карточка не уточняет языки, на которых она рассчитана. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

MaziyarPanahi/mistral-ft-optimized-1218-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель, созданная объединением Mistral-7B-Instruct-v0.2 и mistral-ft-optimized-1218 методом SLERP. Модель использует плотную архитектуру MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и принимает текстовые запросы для генерации ответов и диалога. Модель предназначена для следования инструкциям, общения и генерации текста. Она поддерживает контекст до 32 768 токенов и распространяется по лицензии Apache-2.0. В карточке не приведены сведения о специальных языковых возможностях или оценках качества.

zelk12/MT4-IMUGMA-gemma-2-9B — слитая диалоговая языковая модель семейства Gemma 2, созданная с помощью mergekit методом SLERP из zelk12/MT4-GMA-gemma-2-9B и zelk12/MT4-IMU-gemma-2-9B. Модель предназначена для генерации текста в диалогах и других сценариях, где нужно сформировать ответ по текстовому запросу. Модель имеет плотную архитектуру Gemma2ForCausalLM и 9 млрд параметров, работает с библиотекой Transformers и распространяется в формате safetensors. Размер контекста — до 8192 токенов. В карточке указана лицензия, разрешающая использование модели для её задач.

MaziyarPanahi/neural-chat-7b-v3-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая модель для генерации текста и ответов на инструкции, созданная MaziyarPanahi слиянием методом SLERP моделей mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 и Intel/neural-chat-7b-v3. Она основана на архитектуре Mistral с плотной сетью и содержит 7,1 млрд параметров; поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель рассчитана на текстовый диалог и использует формат safetensors. Её можно применять для интерактивных диалогов, ответов на вопросы и выполнения текстовых инструкций. Веса распространяются по лицензии Apache-2.0. Сведения о поддерживаемых естественных языках в предоставленной карточке отсутствуют.

Kukedlc/neuronal-7b-Mlab — текстовая генеративная модель, созданная слиянием mlabonne/NeuralDaredevil-7B и mlabonne/NeuralHermes-2.5-Mistral-7B с помощью LazyMergekit и метода slerp. В метаданных указаны архитектура MistralForCausalLM, 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов по инструкциям. Она принимает текст и выдаёт текст; в карточке модели не заявлена специализация на конкретном языке или предметной области. Репозиторий содержит веса Safetensors, лицензия — Apache 2.0.

MaziyarPanahi/OpenHermes-2.5-neural-chat-7b-v3-2-7B-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — слитая диалоговая модель на архитектуре Mistral, созданная методом SLERP из mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 и Weyaxi/OpenHermes-2.5-neural-chat-7b-v3-2-7B. Веса представлены в формате safetensors; размер модели — 7,1 млрд параметров, контекст — до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в диалоговом формате. Её можно применять для чат-ботов, написания и редактирования текстов, а также ответов на вопросы. Карточка не сообщает о специализированной области применения или поддерживаемых языках. Лицензия — Apache-2.0.

shark_tank_ai_7_b-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — объединённая чат-модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1 и NExtNewChattingAI/shark_tank_ai_7_b методом SLERP. Модель содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста в ответ на инструкции и диалоговые запросы. Модель принимает текст и выдаёт текст; в метаданных заявлен контекст длиной до 32 768 токенов. Карточка указывает английский язык. Веса опубликованы в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0.

SlimOpenOrca-Mistral-7B-Mistral-7B-Instruct-v0.2-slerp — диалоговая языковая модель, созданная слиянием Mistral-7B-Instruct-v0.2 от Mistral AI и SlimOpenOrca-Mistral-7B от Weyaxi методом slerp. Она предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в формате диалога. Модель построена на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Веса представлены в формате Safetensors; лицензия — Apache 2.0. В карточке не приведены сведения о целевых языках и специализированных предметных областях.

SphinxMind-14B — объединённая языковая модель на архитектуре Qwen2, созданная с помощью mergekit методом TIES. В качестве базовой указана shuttleai/shuttle-3-mini; также в объединении участвовала EVA-UNIT-01/EVA-Qwen2.5-14B-v0.2. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения. Размер составляет 14 млрд параметров, максимальный контекст — 65 536 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Сведения о конкретных языках, лицензии и специальных ограничениях в предоставленных данных отсутствуют.

YamshadowInex12_NeuralsirkrishnaM7 — слитая текстовая модель семейства Mistral, созданная на основе automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/NeuralsirkrishnaM7-7B. Она предназначена для генерации текста и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель содержит 7,1 млрд параметров и распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0.

YamshadowInex12_OgnoExperiment27 — слитая языковая модель на базе двух моделей: automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/OgnoExperiment27-7B. Она построена на архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров; веса опубликованы в формате Safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалогов по текстовым запросам. Контекст составляет до 32 768 токенов, что позволяет работать с длинными запросами и документами. Модель размещена под лицензией Apache-2.0.

Dolphin 2.2 70B — разговорная языковая модель от Eric Hartford, обученная на базе StellarBright, которая основана на Llama 2. Она предназначена для диалогов, следования инструкциям и продолжительных многоходовых бесед; автор отмечает улучшения в эмпатичных ответах и персональных советах. Модель использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM, содержит 68,7 млрд параметров, принимает текст и выдаёт текст. Контекст — до 4096 токенов. Для общения применяется формат ChatML. При обучении использованы наборы Dolphin, Airoboros 2.2.1, а также отобранные данные Samantha и WizardLM. Автор характеризует модель как uncensored и предупреждает, что она может выполнять запросы, связанные с неэтичным содержанием; перед предоставлением её пользователям рекомендуется добавить собственный слой ограничений. Лицензия — Llama 2, README указывает на возможность коммерческого и некоммерческого использования.

Fialka-7B-v2 — языковая модель семейства Llama, разработанная авторами Fialka. Модель содержит 6,6 млрд параметров и предназначена для выполнения инструкций и общения на русском языке; версия 2.0 обучена на наборе инструкций. Для запросов используется формат Zephyr. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст длиной до 4096 токенов и распространяется в формате Safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Авторы отмечают, что более новая версия Fialka V3 точнее генерирует русский текст; отдельные оценки качества для этой версии не приведены.