III.5Управление персоналом и организацией

UnPoppy_8B — объединённая языковая модель, созданная jeiku с помощью mergekit методом SLERP из Nitral-AI/Poppy_Porpoise-0.72-L3-8B и Undi95/Llama-3-Unholy-8B. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM, предназначенная для диалоговой генерации текста. Размер модели — 7,5 млрд параметров, длина контекста — 8192 токена; репозиторий использует формат safetensors и библиотеку Transformers. Модель подходит для ведения диалога и генерации текстовых ответов. В метаданных базовой модели упомянута дополнительная поддержка анализа изображений через Llava MMProj, но для самого UnPoppy_8B такой способности в карточке не подтверждено. Данные о лицензии и языках модели отсутствуют.

helloollel/vicuna-7b — языковая модель семейства LLaMA с плотной архитектурой LlamaForCausalLM и примерно 6,6 млрд параметров. Карточка описывает запуск модели через FastChat; модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате и ответов на запросы пользователя. Модель принимает текст и генерирует текст. Её родной контекст составляет 2048 токенов. В репозитории указаны веса PyTorch. Данных о лицензии и конкретном способе получения этой копии в карточке и метаданных нет, поэтому условия использования по ним определить нельзя.

Xenon-4 — диалоговая языковая модель Xenon1 на архитектуре Mistral, дообученная на Mistral-7B-v0.1 с использованием набора Ultrafeedback и методов из статьи Self-Rewarding Language Models. Модель предназначена для общения по инструкциям и генерации текста; для диалога используется шаблон Mistral с маркерами [INST] и [/INST]. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру MistralForCausalLM, Grouped-Query Attention, Sliding-Window Attention и токенизатор Byte-fallback BPE. Контекст — до 32 768 токенов. Указана поддержка английского языка, формат весов — Safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Модель подходит для диалоговых и общих текстовых задач, но карточка не приводит оценок качества или подробных результатов тестирования; ответы следует проверять в задачах, где важна точность.

Карточка модели Xwin-LM/Xwin-LM-7B-V0.2 на Hugging Face совпадает с карточкой Xwin-LM/Xwin-LM-13B-V0.2, поэтому описание составлено по ней. Xwin-LM-13B-V0.2 — диалоговая большая языковая модель проекта Xwin-LM, выпущенная в октябре 2023 года. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 12,9 млрд параметров, построенная на базе Llama 2 и дообученная для выравнивания ответов. Модель принимает текст и генерирует текст; длина контекста составляет 4096 токенов. Поддерживает многоходовые диалоги в шаблоне, совместимом с Vicuna. Модель предназначена для ответов на вопросы и выполнения пользовательских инструкций в диалоге. В README сообщается об использовании SFT и обучения с подкреплением на основе отзывов людей; версия V0.2 включает улучшенные сравнительные данные и обучение PPO. Проект приводит результаты оценивания на AlpacaEval, однако они не гарантируют качество для конкретных запросов. Для инференса заявлена совместимость с vLLM. Репозиторий содержит веса PyTorch и распространяется по лицензии Llama 2. Модель ориентирована на английский язык в приведённых примерах; README не подтверждает широкий охват других языков. В карточке проекта также указано, что математические и рассуждательные возможности планировалось развивать, поэтому её не следует считать специализированной моделью для таких задач.

MaziyarPanahi/YamshadowInex12_Inex12Yam — слитая автором карточки модель на базе двух моделей: automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/Inex12Yam-7B. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и имеющая контекст до 32 768 токенов. Модель принимает текстовые запросы и генерирует текст; её можно применять для диалогов, написания черновиков и продолжения текста. В карточке указана лицензия Apache-2.0. Данные не описывают специальную предметную область или подтверждённое качество на конкретных задачах.

YamshadowInex12_T3qm7xNeuralsirkrishna — объединённая языковая модель семейства Mistral, созданная слиянием automerger/YamshadowInex12-7B и automerger/T3qm7xNeuralsirkrishna-7B. Модель содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста и диалогов; заявленный контекст составляет до 32 768 токенов. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Apache-2.0. Данные карточки не описывают специальные предметные области, целевые языки или дополнительные возможности; применимость зависит от качества ответов на конкретных задачах.

YamshadowStrangemerges_32_Inex12Yamshadow — языковая модель на архитектуре Mistral, созданная слиянием automerger/YamshadowStrangemerges_32-7B и automerger/Inex12Yamshadow-7B. Она предназначена для генерации текста и принимает текстовые запросы, выдавая продолжение или ответ в текстовом формате. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Веса опубликованы в формате Safetensors. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0. Данных о специализации на конкретных языках или областях применения нет.

YamshadowStrangemerges_32_T3qm7xpT3q — объединённая модель на архитектуре Mistral, созданная из automerger/YamshadowStrangemerges_32-7B и automerger/T3qm7xpT3q-7B. Она предназначена для генерации текста и диалоговых ответов. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Веса доступны в формате Safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. README не уточняет её языковую специализацию, качество на отдельных задачах или ограничения; поэтому языки и специализированные сценарии не заявляются.

Zara 14b v1.2 — диалоговая языковая модель Aixon Lab на архитектуре Transformer с причинной генерацией текста и примерно 14 млрд параметров. В метаданных указана архитектура Qwen2 и контекст до 131 072 токенов; модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache 2.0. Модель дообучена на основе aixonlab/Zara-14b-v1.1 и предназначена для многоходового общения, генерации текста, ответов на вопросы, анализа, творческого письма и сторителлинга. Карточка выделяет работу с контекстом и диалогами с несколькими ролями. Основной язык — английский; README допускает поддержку других языков, но не уточняет их. Автор не приводит метрик оценки. Модель может наследовать смещения и ограничения обучающих данных и исходных моделей, поэтому результаты следует проверять. В README также сказано, что при создании использовались разные датасеты и слияния слоёв, однако отдельное слияние не подтверждено метаданными происхождения.

glimmerz/zephyr-7b-sft-full — дообученная разработчиком glimmerz плотная авторегрессионная языковая модель семейства Mistral на 7,1 млрд параметров. Она основана на mistralai/Mistral-7B-v0.1 и предназначена для генерации текста в диалоговом формате; в метаданных указан контекст длиной до 32 768 токенов. Модель дообучена с использованием набора HuggingFaceH4/ultrachat_200k. В README приведено значение loss 0,9246 на оценочном наборе, но подробности оценки и характеристики этого набора не раскрыты. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

zephyr-7b-spin-iter0-v0 — диалоговая языковая модель Argilla, дообученная методом SPIN на базе alignment-handbook/zephyr-7b-sft-full с использованием набора argilla/10k_prompts_SPIN_iter0_zephyr_top. Это плотная модель MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов; она предназначена для генерации текста и ответов в диалоге. В README приведены результаты оценки, включая средний балл MT-Bench 6,41. Модель принимает текст и генерирует текст. Доступна в формате safetensors под лицензией Apache-2.0. README не приводит подробных сведений о данных обучения и ограничениях; качество ответов и пригодность для конкретных задач следует оценивать отдельно.

Yaxin1992/zephyr-beta-llama2-7b-ties — диалоговая языковая модель, созданная слиянием Zephyr 7B Beta и Llama 2 7B Chat методом TIES с помощью mergekit. В метаданных указана архитектура MistralForCausalLM с плотной структурой, около 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате и использования в качестве ассистента. Слияние выполнено на основе HuggingFaceH4/zephyr-7b-beta с включением meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf; в README приведена конфигурация слияния и типом float16. Метаданные указывают библиотеку Transformers и формат safetensors. Карточка не сообщает отдельные результаты оценки качества или специализированные предметные области. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Zinakha-12b — текстовая авторегрессионная модель Aixon Lab на архитектуре Transformer, дообученная на базе mistralai/Mistral-Nemo-Base-2407 с использованием разных наборов данных и слияния слоёв. Модель содержит около 12,1 млрд параметров и предназначена прежде всего для многоходового общения с несколькими ролями, генерации текста, ответов на вопросы и анализа. В карточке особенно отмечены понимание контекста, творческое письмо и рассказывание историй. Модель в первую очередь рассчитана на английский язык; заявлена возможная поддержка других языков. Метаданные указывают контекст до 1 024 000 токенов и формат весов safetensors. Лицензия — Apache 2.0. Оценки качества и результаты бенчмарков для этой модели не приведены; ответы могут наследовать смещения обучающих данных, поэтому их следует проверять.

Это плотная языковая модель Mistral с 7,1 млрд параметров, дообученная ShenaoZhang на основе HuggingFaceH4/mistral-7b-sft-beta на наборах данных updated и original. Она предназначена для генерации текста и диалогового общения; её можно использовать для ответов на вопросы и ведения текстовых бесед. Контекстное окно составляет 32 768 токенов, файлы весов представлены в формате safetensors. Модель поддерживает текстовый ввод и выдаёт текст. Лицензия — MIT. README не приводит оценок качества и описания ограничений; сведения о языках обучения в метаданных отсутствуют.

Это диалоговая модель генерации текста, созданная ShenaoZ путём дообучения Mistral-7B-Instruct-v0.2 на наборе HuggingFaceH4/ultrafeedback_binarized с использованием DPO. Модель содержит 7,1 млрд параметров, построена на архитектуре MistralForCausalLM и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалога и выполнения инструкций: она принимает текстовые запросы и генерирует текстовые ответы. Репозиторий распространяет веса в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. README не содержит подробностей об оценке качества и ограничениях модели.

Модель ShenaoZhang/0.001_2iters_bs256_nodpo_full6w_iter_1 — дообученная версия Mistral-7B-SFT-Beta с 7,1 млрд параметров для генерации текста и диалогового общения. В карточке указано обучение на обновлённом и исходном наборах данных; подробности о данных и оценке не приведены. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов. Распространяется в формате safetensors по лицензии MIT.

Это чат-модель для генерации текста, созданная дообучением ShenaoZhang/0.001_4iters_bs256_nodpo_only4w_iter_2 на обновлённом и исходном наборах данных. Модель построена на архитектуре Mistral, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Её можно использовать для генерации текста и ведения диалога. Модель распространяется по лицензии MIT.

Это дообученная версия Mistral-7b-sft-beta от HuggingFaceH4, созданная на наборах данных updated и original. Модель с плотной архитектурой MistralForCausalLM содержит 7,1 млрд параметров и предназначена для генерации текста и диалогового общения. Она принимает текст и выдаёт текст; поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель подходит для диалоговых сценариев и генерации ответов на вопросы. В карточке не приведены результаты оценки качества или подробности о тренировочных данных. Лицензия — MIT.

ShenaoZ/0.001_ablation_4iters_bs256_iter_2 — дообученная разговорная языковая модель семейства Mistral с плотной архитектурой MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста в диалоге и построена на базе ShenaoZ/0.001_ablation_4iters_bs256_iter_1; обучение проводилось на обновлённом и исходном наборах данных. Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, лицензия — MIT. README не приводит подробностей о качестве, оценке или специальных ограничениях модели.

Чат-модель для генерации текста, созданная дообучением модели ShenaoZhang/0.001_zephyr_5551_4iters_bs256_iter_2 на обновлённом и исходном наборах данных. Она построена на плотной архитектуре Mistral, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для диалогов и генерации текста. Модель распространяется по лицензии MIT. README не содержит сведений об оценке качества, рекомендуемых сценариях применения или специальных ограничениях.

Модель ShenaoZhang/0.01_4iters_bs256_nodpo_only4w_iter_1 — дообученная версия HuggingFaceH4/mistral-7b-sft-beta, разработанная на наборах данных updated и original. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, рассчитанная на генерацию текста и диалоговое общение. Контекст составляет до 32 768 токенов; модель распространяется в формате Safetensors и имеет лицензию MIT. Модель подходит для ответов на вопросы и генерации диалоговых ответов на текстовые запросы. Карточка не описывает отдельную специализацию или результаты оценки качества; возможности и ограничения унаследованной базовой модели могут быть неприменимы к этому чекпойнту без дополнительной проверки.

Модель ShenaoZ/0.01_ablation_4iters_bs256_iter_3 — дообученная версия ShenaoZ/0.01_ablation_4iters_bs256_iter_2, созданная на обновлённом и исходном наборах данных. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Она предназначена для генерации текста и диалогового общения. Карточка не приводит подробностей об обучении и оценивании, поэтому качество и особые ограничения применения оценить нельзя. Лицензия — MIT.

Abin7/6-lang — объединённая автором Abin7 модель генерации текста на архитектуре Llama, созданная методом TIES с помощью mergekit. В качестве основы использована NousResearch/Llama-2-7b-hf; в объединение также вошли Abin7/3-lang и Abin7/finnish-mal-spanish. Модель содержит 6,6 млрд параметров, распространяется в формате safetensors и использует контекст до 4096 токенов. Модель предназначена для генерации текста. Название и состав исходных моделей указывают на многоязычную направленность, однако конкретный перечень поддерживаемых языков в предоставленных данных не описан. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Jebadiah/Aria-diamond-ruby-v2 — объединённая авторегрессионная языковая модель, созданная с помощью mergekit из Jebadiah/Aria-diamond-ruby-v1 и Jebadiah/Aria-diamond-v1. В карточке указаны метод DARE TIES и архитектура LlamaForCausalLM с плотной структурой; размер модели — 7,5 млрд параметров, веса представлены в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Заявленная длина контекста — до 1 048 576 токенов. Карточка не сообщает поддерживаемые естественные языки и специализированные области применения. Лицензия в предоставленных данных не указана.

NalDice askvox-1.2 — диалоговая языковая модель, разработанная NalDice на основе meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct. Модель дообучена методом SFT и предназначена для генерации текста и ведения диалогов. Она использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM, содержит 7,5 млрд параметров и принимает текст. Заявленная длина контекста — 131 072 токена; карточка указывает английский язык. Модель распространяется в формате PyTorch по лицензии Apache-2.0. Данных о специализированной области применения или ограничениях качества в карточке нет.

Карточка модели NalDice/askvox-1.3 на Hugging Face совпадает с карточкой NalDice/askvox-1.2, поэтому описание составлено по ней. NalDice askvox-1.2 — диалоговая языковая модель, разработанная NalDice на основе meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct. Модель дообучена методом SFT и предназначена для генерации текста и ведения диалогов. Она использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM, содержит 7,5 млрд параметров и принимает текст. Заявленная длина контекста — 131 072 токена; карточка указывает английский язык. Модель распространяется в формате PyTorch по лицензии Apache-2.0. Данных о специализированной области применения или ограничениях качества в карточке нет.

Карточка модели NalDice/askvox-1.4 на Hugging Face совпадает с карточкой NalDice/askvox-1.2, поэтому описание составлено по ней. NalDice askvox-1.2 — диалоговая языковая модель, разработанная NalDice на основе meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct. Модель дообучена методом SFT и предназначена для генерации текста и ведения диалогов. Она использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM, содержит 7,5 млрд параметров и принимает текст. Заявленная длина контекста — 131 072 токена; карточка указывает английский язык. Модель распространяется в формате PyTorch по лицензии Apache-2.0. Данных о специализированной области применения или ограничениях качества в карточке нет.

Auro-Kosmos-EVAA-v2.1-8B — диалоговая языковая модель на архитектуре Llama, созданная jaspionjader слиянием SLERP моделей Auro-Kosmos-EVAA-v2-8B и Kosmos-EVAA-v2-8B. Модель содержит 7,5 млрд параметров, работает через Transformers и принимает текст для генерации ответов и свободного текста; заявленная длина контекста — 8192 токена. Модель предназначена для диалогового взаимодействия и генерации текста. Доступна в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана, поэтому условия использования определить нельзя.

jeiku/Average_Test_v1 — объединённая языковая модель, созданная автором репозитория с помощью mergekit методом линейного слияния моделей jeiku/Average_Test и ResplendentAI/Aura_Llama3. Это плотная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM и 7,5 млрд параметров; репозиторий содержит веса в формате safetensors, библиотека для работы — Transformers. Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения. Она принимает текст и выдаёт текст, поддерживает контекст до 8192 токенов. Модель можно применять для ведения диалогов и генерации текстовых ответов. README описывает способ слияния, но не приводит сравнительных оценок качества или подробных рекомендаций по сценариям использования. Лицензия в предоставленных данных не указана.

AYA-8B — дообученная ArmanAsq модель генерации текста на архитектуре CohereForCausalLM, основанная на CohereForAI/aya-23-8B. Она предназначена для диалогов и генерации текста; метаданные также указывают интерфейс вызова инструментов. Модель содержит 8 млрд параметров и поддерживает контекст до 8192 токенов. В README приведён результат оценки: loss 3,0612, но набор данных, методика оценки и конкретные улучшения не описаны. Модель распространяется по лицензии CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование.