IV.9Медиа, журналистика, культура, архивы и игры

JapanRailwaySimLLM — созданная galakenya специализированная языковая модель для работы со знаниями о железных дорогах Японии. Она основана на Gemma 4 E4B и дообучена, а также использует подход RAG для освоения железнодорожной тематики; в метаданных указана плотная архитектура семейства Gemma 4 и возможность диалогового взаимодействия. Модель предназначена для разработчиков, создателей и исследователей: она может помогать проектировать железнодорожные симуляторы и игры, отвечать на вопросы о японской железнодорожной системе и поддерживать тематические исследования. Основной язык карточки — японский; метаданные также отмечают английский. Размер указанной базовой модели — E4B; длина контекста в доступных данных не приведена. Модель генерирует текст по текстовым запросам. Она распространяется по условиям лицензии Gemma; при публичном распространении самих файлов модели, включая конвертированные версии, README требует указывать разработчика. Ответы могут быть ограничены качеством и охватом тематических знаний модели.

Envoid/L3-TenyxChat-Daybreak-Storywriter-RAE-70B — экспериментальная QLoRA-настройка Envoid/Llama-3-TenyxChat-DaybreakStorywriter-70B, созданная автором карточки на частном датасете Dendrite. Это плотная Llama-архитектура на 69,5 млрд параметров с контекстом 8192 токена; карточка описывает вариант адаптера, а не полную модель. Она предназначена для генерации диалоговых ответов и художественного письма, особенно при использовании характерных шаблонов ассистента в SillyTavern. Автор отмечает резкую манеру общения и необычные метафизические рассуждения, но также потерю пригодности для ролевой игры; результаты при обычном чат-шаблоне, по его наблюдениям, изменились мало. Обучение было прервано из-за отключения питания примерно на двух и двух третях эпох из запланированных трёх. Указаны QLoRA-параметры rank 128, alpha 512 и learning rate 3e-5; обучающие последовательности имели длину 32 токена. Для использования адаптера требуется базовая модель. Лицензия — CC BY-NC 4.0, допускающая использование с атрибуцией и ограничивающая коммерческое применение.

cgato/L3-TheSpice-8b-v0.1.2 — разговорная языковая модель семейства Llama, дообученная автором на 2 эпохах для гибкого диалога и ролевых сценариев. Модель насчитывает 7,5 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и поддерживает контекст длиной до 8192 токенов. Модель предназначена для общения в шаблонах Ooba и SillyTavern, генерации повествования и ролевых диалогов. В частности, она может описывать предметы и персонажей в сцене, обычно не продвигая сюжет дальше. В обучении использованы Capybara, Claude Multiround 30k, Augmental, ToxicQA, Yahoo Answers, Airoboros 3.1 и LimaRP. Автор сообщает, что модель переобучена, а очистка обучающего набора ещё продолжается. Для работы рекомендован пресет SillyTavern с температурой 1,25, MinP 0,1 и RepPen 1,05; ответы языковых моделей следует проверять. Лицензия — CC BY-NC 4.0, допускающая использование с указанием авторства, но не коммерческое использование.

L3-TheSpice-8b-v0.1.3 — разговорная языковая модель семейства Llama, дообученная автором cgato для гибкого диалога и ролевых сценариев. В карточке указано, что модель обучалась три эпохи на сокращённом вручную отредактированном наборе данных, включающем Capybara, Claude Multiround 30k, Augmental, ToxicQA, Yahoo Answers, Airoboros 3.1 и LimaRP. Размер модели — 7,5 млрд параметров, контекст — 8192 токена. Модель предназначена для чат-общения, ролевых историй и повествовательных ответов об объектах и персонажах сцены. Поддерживает шаблоны чата Ooba и SillyTavern; README рекомендует для SillyTavern определённый набор параметров генерации. Автор предупреждает, что модель переобучена, а набор данных ещё очищается, поэтому качество и стабильность ответов могут быть ограничены. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое использование.

LDM3D-SR — модель повышения разрешения от Intel из семейства LDM3D-VR, описанного в исследовательской работе, принятой на семинар NeurIPS 2023 по диффузионным моделям. Она увеличивает разрешение изображений и связанных с ними карт глубины, восстанавливая RGBD-результат из низкоразрешённого входа. Модель построена на латентной диффузии: использует адаптированный U-Net с 8-канальным входом, латентное представление автоэнкодера LDM3D-4c и текстовый энкодер CLIP для текстового условия. LDM3D-SR предназначена для подготовки высокоразрешённых RGBD-материалов, в частности для разработки VR-сцен. В описанной оценке модель повышала разрешение с 128×128 до 512×512. Для обучения использовались пары изображений высокого и низкого разрешения, подписи и карты глубины; данные происходят из подмножеств LAION Aesthetics 6+ и LAION-400M. Карточка указывает лицензию CreativeML OpenRAIL-M. К модели применимы ограничения и смещения Stable Diffusion при генерации изображений. Карты глубины основаны на разметке, полученной с помощью DPT, поэтому на них распространяются ограничения и смещения DPT. Модель не гарантирует точность глубины для произвольных сцен.

ThomasComics/Llama-3B-2SentenceHorror — языковая модель ThomasComics для генерации текста в жанре коротких историй ужасов, рассчитанных на два предложения. Это дообученная версия unsloth/llama-3.2-3b-instruct-bnb-4bit, построенная на архитектуре Llama и содержащая 3,2 млрд параметров. Модель принимает текстовые запросы и генерирует текст; в метаданных указан контекст длиной до 131072 токенов и поддержка английского языка. Модель предназначена для создания лаконичных хоррор-историй и творческих текстов по заданной теме или началу. Для обучения использовались Unsloth и библиотека TRL. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

Heralax/llama-3-llamilitary — экспериментальная разговорная модель, обученная автором на инструкциях, созданных по историческим книгам о войнах, и на самих книгах. Она предназначена для ответов на вопросы о тактике, стратегии и обычаях ранних эпох военного дела, а также для тематических сценариев и игр о мушкетах, кавалерии и артиллерии. Модель основана на плотной архитектуре Llama с 7,5 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст; контекст — 8192 токена. Карточка рекомендует задавать конкретные вопросы и использовать низкую температуру генерации: открытые вопросы могут приводить к бессвязным ответам, а фактические ответы также не гарантированы. Модель говорит нарочито старомодным тоном. Лицензия — Llama 3.

Llamastics — автоматически созданный классификатор изображений, подготовленный с помощью HuggingPics. README описывает его как модель, созданную по демонстрационному сценарию для классификации изображений; архитектура ViT содержит около 113,2 млн параметров. Модель предназначена для отнесения изображений к классам, соответствующим данным, на которых её обучили. Карточка не раскрывает набор классов и детали обучения, поэтому применимость к конкретным изображениям зависит от обученной версии. Репозиторий содержит веса PyTorch. Лицензия в предоставленных данных не указана.

John6666/lustify-sdxl-nsfwsfw-endgame-sdxl — модель генерации изображений по текстовому описанию, опубликованная на Hugging Face и созданная пользователем coyotte; исходная версия размещена на Civitai. Модель предназначена для использования с библиотекой Diffusers и конвейером StableDiffusionXLPipeline на базе архитектуры Stable Diffusion XL. Модель ориентирована на создание реалистичных и фотореалистичных изображений, включая контент для взрослой аудитории, по англоязычным текстовым промптам. Она подходит для генерации персонажей, сцен, фотографий и других визуальных материалов общего назначения, если используемый сценарий допускает контент 18+. Модель распространяется по лицензии CreativeML OpenRAIL-M. README не содержит сведений о размере модели, длине контекста, точных требованиях к оборудованию, методах обучения или результатах сравнительных оценок. Из-за ориентации на NSFW-контент необходимы возрастные, правовые и платформенные ограничения при использовании.

minimaxir выпустил небольшую языковую модель на архитектуре GPT-2, обученную генерировать текст карт Magic: The Gathering. Модель содержит около 1 млн параметров и обучалась на примерно 22 тысячах уникальных карт из выпусков вплоть до Strixhaven и Commander 2021; для каждой карты использовалось 10 вариантов кодирования. Контекст модели составляет 256 токенов. Модель подходит для генерации новых описаний карт в схеме Magic: The Gathering. Промпт может содержать любую комбинацию элементов схемы, поскольку модель обучалась на различных перестановках полей. Веса доступны в форматах PyTorch и Flax. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

Mala Anime Mix NSFW Pony XL v5 SDXL — модель преобразования текста в изображение, опубликованная пользователем John6666 на Hugging Face. Модель предназначена для генерации изображений по текстовым описаниям в стилистике anime и Pony, включая контент для взрослой аудитории. Модель работает через diffusers с конвейером StableDiffusionXLPipeline и относится к семейству Stable Diffusion XL. Она ориентирована на создание иллюстраций и персонажей по промптам; поддерживаемые языки и размер модели в доступных данных не указаны. Исходная модель размещена на Civitai. Модель распространяется по лицензии faipl-1.0-sd, обозначенной в карточке как other. Следует учитывать возрастные ограничения и условия указанной лицензии перед использованием или публикацией сгенерированных изображений.

MarkupDM — модель CyberAgent для завершения частично оформленных графических макетов. Она генерирует продолжение разметки документа, чтобы дополнить дизайн подходящим текстовым и визуальным содержимым, его расположением и стилем. Модель дообучена на BigCode StarCoderBase 7B и использует архитектуру MarkupDMForCausalLM; карточка указывает Transformers и формат Safetensors. В качестве обучающего набора указан cyberagent/crello. Модель предназначена для автоматизации завершения графического дизайна по частично готовому макету. В метаданных указан конвейер text-generation, а лицензия — Apache-2.0. Контекстное окно и дополнительные языки карточка не описывает.

MergekitCloud/mergekit-11 — объединённая языковая модель, созданная с помощью mergekit методом Model Stock на базе vicgalle/Humanish-Roleplay-Llama-3.1-8B. В объединение вошли ArliAI/Llama-3.1-8B-ArliAI-RPMax-v1.3, Orenguteng/Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2 и Undi95/Llama3-Unholy-8B-OAS. Модель построена на архитектуре LlamaForCausalLM и содержит 7,5 млрд параметров; веса опубликованы в формате safetensors, библиотека — Transformers. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и ролевых сценариев. Она принимает текстовые запросы и генерирует текст; заявленная длина контекста — 131 072 токена. Метаданные указывают на разговорные возможности, но README не приводит оценок качества или подробностей о поддерживаемых языках. Объединённые исходные модели ориентированы на ролевое общение и более свободные ответы. Лицензия в предоставленных данных не указана. Возможны ограничения качества и поведения, характерные для объединённых моделей; README не содержит результатов оценки или рекомендаций по безопасному применению.

midi-model-tv2o-medium — трансформерная модель SkyTNT для генерации музыки в формате MIDI. Версия tv2o использует оптимизированный MIDI-токенизатор MidiTokenizerV2. Модель обучена на наборах Los-Angeles-MIDI-Dataset, Monster-MIDI-Dataset и SymphonyNet MIDI Dataset. Модель предназначена для создания музыкальных последовательностей и MIDI-фрагментов. В репозитории есть веса PyTorch и ONNX; указана лицензия Apache-2.0. README приводит значение validation loss 0,2159, но не уточняет метод его расчёта или сравнительную оценку качества.

Ministral Camus — диалоговая языковая модель freddm на базе mistralai/Ministral-3-8B-Instruct-2512. Она дообучена в два этапа с помощью LoRA: сначала на очищенных текстах Камю для усвоения стиля, затем на вопросах и ответах для ведения беседы. Итоговая модель объединяет базовые веса и оба адаптера. Модель предназначена для генерации ответов в разговорном стиле, вдохновлённом прозой и философскими темами Альбера Камю: абсурдом, свободой, справедливостью и достоинством. Примеры в карточке показывают ответы на французском языке о философских и современных вопросах. Репозиторий содержит веса Safetensors и варианты GGUF, включая F16, Q6_K и Q8_0; лицензия — Apache-2.0. Это стилизация, а не точное воспроизведение взглядов или авторства Камю: модель может выдавать обобщённые рассуждения и уверенно формулировать субъективные утверждения. Карточка не приводит оценок качества или размера контекста.

Netrve разработал Miqu-PlayMaid-2x70B-v0.1 как экспериментальную разговорную языковую модель для ролевых диалогов и творческого письма. Это MoE-модель семейства Mixtral на 68,7 млрд параметров, объединяющая Miqu PlayMaid 70B и Miqu 70B DPO; в основе Miqu PlayMaid 70B лежит дообучение MiquMaid v2 70B DPO авторами Undi95 и IkariDev. Модель принимает текст и генерирует текст на английском языке, используя формат запросов Alpaca. Автор дообучил модель на последовательностях длиной 16 384 токена из-за ограничений памяти. Метаданные указывают контекст до 32 764 токенов, но README гарантирует работу только до 16 384; более длинный контекст может работать, но не гарантируется. Для файлов BF16 автор не обещает работу за пределами указанного гарантированного контекста. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но некоммерческое.

MistralPrism-24B は Aratako が公開した、Mistral 系の対話型テキスト生成モデルです。開発者は Mistral-Small-3.1-24B-Instruct-2503 をベースにしたロールプレイモデルを、複数の海外モデルとマージして性能を高めたと説明しています。重みは safetensors 形式で、23.4 млрд параметров, контекстное окно по метаданным составляет 131 072 токена. В README указано, что обучающий контекст составлял 32 тыс. токенов, поэтому поведение на длинном контексте не проверено. Модель предназначена для ролевых диалогов: задайте в системном сообщении персонажа и ситуацию, затем передавайте реплики пользователя. Карточка содержит японский языковой тег; README написан на японском. Визуальная часть удалена, поэтому модель не принимает изображения. Для использования опубликована под лицензией MIT. Автор рекомендует попробовать низкую температуру генерации, но отмечает, что это не проверено.

MLewdBoros-LRPSGPT-2Char-13B — текстовая генеративная модель на архитектуре Llama с 12,9 млрд параметров и контекстом 4096 токенов. Репозиторий содержит веса в формате FP16; модель создана на основе слияния MLewdBoros с ShareGPT-13b-qloras и предназначена для ролевых диалогов с карточкой персонажа, содержащей двух персонажей. README предлагает специальный шаблон подсказки для ролевого чата; также можно использовать модель без инструкций. Модель рассчитана на генерацию текста в сценариях ролевого общения. Она поддерживает входной текст и выдаёт текст. Языки в README и метаданных не перечислены. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с атрибуцией, но запрещает коммерческое использование.

facebook/mms-tts-guu — модель синтеза речи на языке yanomamö (guu), созданная Meta в рамках проекта Massively Multilingual Speech. Это отдельный языковой чекпойнт семейства VITS: модель принимает текст и генерирует речевую волну. Архитектура VITS объединяет вариационный автоэнкодер, Transformer-энкодер текста, нормализующие потоки, стохастический предсказатель длительности и декодер, построенный по принципу HiFi-GAN; размер модели — 3,5 млн параметров. Модель предназначена для озвучивания текста на yanomamö. Стохастический предсказатель длительности позволяет получать варианты ритма речи; для повторения того же результата требуется фиксированный seed. Чекпойнт доступен через Transformers версии 4.33 и выше. Лицензия CC-BY-NC-4.0 разрешает использование с указанием авторства, но некоммерческое.

MotherEarth/MotherEarth-1.0-8B — объединённая с помощью SLERP языковая модель семейства Llama, созданная авторами репозитория MotherEarth на основе двух предварительно обученных моделей. Она предназначена для генерации текста в диалоговом формате; метаданные отмечают тематику климата, окружающей среды, биоразнообразия и коренных народов. Модель содержит 7,5 млрд параметров, принимает текст и имеет контекстное окно 8192 токена. Модель распространяется в формате safetensors и рассчитана на использование через Transformers. README описывает способ слияния, но не приводит оценок качества или подробных инструкций по применению. Лицензия и поддерживаемые языки в предоставленных данных не определены.

Mystic XXX MM H3 — это LoRA-модель для генерации видео по текстовому описанию (T2V), преобразования изображения в видео (I2V) и сценариев FFLF. Она разработана автором lynaNSFW и предназначена для использования с базовой моделью minimax в экосистеме Diffusers. По описанию, модель ориентирована на улучшение анатомической корректности персонажей и реалистичности анатомии в видеороликах. Модель находится на версии v1 и заявлена как рабочая, но дальнейшие улучшения планируются. Рекомендуемая сила применения LoRA составляет 0,5–0,9, обычно автор использует значения 0,75–0,8; при совместном применении Turbo LoRA этот параметр может потребовать корректировки. В README не указаны размер модели, точная архитектура, поддерживаемые языки, максимальная длина контекста, конкретные требования к оборудованию или детальные ограничения качества. Модель распространяется через Hugging Face, однако сведения о лицензии и условиях коммерческого использования в README отсутствуют. Примеры видео содержат встроенный полный workflow, что упрощает воспроизведение заявленных сценариев.

Obscura-Qwen3.6-27B — модель на архитектуре Qwen3.5 с 27 млрд параметров, созданная путём объединения ORPO-адаптера для прозы с Vorarbeiter-Qwen3.6-27B. Разработчик обучил адаптер на 220 парах глав современной художественной литературы из закрытого корпуса; модель принимает текст и изображения и поддерживает диалоговые сценарии. Репозиторий содержит веса Safetensors, лицензия — Apache-2.0. Модель подходит для генерации художественной прозы и диалогового использования с визуальным вводом. Проверки не выявили улучшения прозы по сравнению с базовой моделью: измеренная близость к человеческому тексту ухудшилась, но разница статистически неубедительна; при этом выросла нестабильность результатов между запусками. Тест использования инструментов также показал небольшое снижение относительно базовой модели. Карточка отмечает сохраняющийся разрыв в китайском языке по оси цензуры. Контекстная длина в предоставленных данных не указана.

Open Potion Bottle v2 — модель преобразования текста в изображение, созданная piEsposito методом DreamBooth на концепте `potionbottle`. Она предназначена для генерации изображений волшебных флаконов по текстовым запросам; пример в карточке описывает флакон с драконом внутри, с орнаментом и детализированным 3D-рендером. Модель распространяется в формате Diffusers/PyTorch и запускается через Diffusers; карточка приводит пример настроек сэмплирования: Euler Ancestral, 30 шагов и CFG Scale 10. Модель специализирована на визуальном концепте флакона с зельем, поэтому примеры генерации за пределами этого стиля в карточке не приведены. Лицензия — CreativeML Open RAIL-M; при использовании следует соблюдать её условия.

Oumuamua-7b-instruct-v2-RP — японская разговорная модель для ролевых игр, созданная автором Aratako на основе nitky/Oumuamua-7b-instruct-v2 с помощью LoRA-дообучения. Она предназначена для диалогов от лица персонажа с заданными пользователем ролью, миром и предысторией; для общения используется модифицированный шаблон Alpaca с секциями «入力» и «応答». Модель основана на плотной архитектуре Mistral, содержит 7,2 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. В обучении использованы японские ролевые диалоги и дополнительные текстовые данные; README описывает два этапа обучения с последовательностью до 4096 токенов. Модель принимает текстовые инструкции и реплики и генерирует текстовые ответы. Для многоходового диалога README требует добавлять EOS-токен в конце каждого ответа ассистента. Опубликована в формате safetensors под лицензией Apache-2.0. Указанные в карточке обучающие данные и назначение ориентированы на японский язык; качество за пределами ролевого общения и японского языка не описано.

Paradigm 7B — англоязычная модель для генерации текста и ролевого общения, опубликованная ResplendentAI. Это плотная причинно-авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Модель создана слиянием нескольких моделей методом DARE-TIES; среди исходных моделей указаны ChaoticNeutrals/Eris_Remix_7B, ResplendentAI/Datura_7B, liminerity/Multiverse-Experiment-slerp-7b и jeiku/Alpaca_NSFW_Shuffled_Mistral. Модель предназначена прежде всего для ролевых диалогов и генерации ответов. В карточке приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая средний балл 75,47, ARC 73,63 и HellaSwag 88,66. Доступны веса в формате safetensors; README также упоминает отдельную сборку GGUF. Лицензия — CC-BY-SA-4.0. Данные обучения и назначение модели указывают на возможность генерации токсичного и откровенного контента. Английский язык отмечен в карточке; подтверждений поддержки других языков нет.

TheBloke публикует fp16-модель в формате PyTorch: объединение разговорной Pygmalion 13B от PygmalionAI и LoRA SuperHOT 8K от Kaio Ken, подготовленное TehVenom. Это плотная авторегрессионная модель семейства LLaMA с 12,9 млрд параметров и контекстом до 8192 токенов; для расширенного контекста README указывает использование trust_remote_code=True. Модель предназначена прежде всего для вымышленных диалогов и ролевых бесед в развлекательных сценариях. Модель принимает текст и генерирует текст, используя формат персонажа и чата Pygmalion. В README указано, что её не дообучали для безопасных и безвредных ответов: она может выдавать ненормативную лексику, откровенные или оскорбительные фрагменты, а также неверные и вводящие в заблуждение утверждения. Лицензия в метаданных обозначена как other; конкретные условия в предоставленных сведениях не раскрыты.

Qilin-lit-6b — языковая модель rexwang8 на архитектуре GPT-J с 6 млрд параметров, дообученная на англоязычных переводах веб-романов, преимущественно жанра сянься. В версии 1.1.0 обучение проводилось на 550 МБ текстов из NovelUpdates: 34 книги, один проход и 3150 шагов. Модель принимает текст и генерирует продолжение; контекст составляет 2048 токенов. Модель предназначена для создания фэнтезийных историй и помощи авторам художественной прозы. Разработчик отмечает её причудливый стиль и ориентацию на безопасный для работы контент. Модель распространяется по лицензии MIT; качество и уместность сгенерированного текста зависят от запроса и могут требовать редактирования.

Guile/Qwen3.8-27B-Humanlike-Chat-GGUF — текстовая conversational-модель, разработанная на базе huihui-ai/Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated, которая, в свою очередь, основана на Qwen/Qwen3.8-27B. GGUF-квантизации модели опубликованы LessThanThreeAI. Модель дополнительно адаптирована rank-256 LoRA-адаптером Humanlike Chat для более естественного, краткого и взаимного диалога. Основные сценарии применения — ролевые игры с персонажами, companion- и personal chat, интерактивная художественная литература, NPC с индивидуальностью и локальные приложения на базе llama.cpp или совместимых интерфейсов. Модель ориентирована на участие в разговоре как собеседник, а не на стандартные ответы ассистента: она учитывает настроение, подтекст, динамику отношений, смену тем и контекст длительных диалогов. Поддерживаются character card и system prompt для задания личности, окружения или отношений. Модель работает только с текстом и имеет нативный контекст до 262 144 токенов; в README рекомендуется начинать с 32 768 токенов, поскольку увеличение контекста повышает требования к памяти и KV-cache. Доступны варианты от Q3_K_M размером 13,32 ГБ до BF16 размером 53,81 ГБ; наиболее сбалансированным указан Q4_K_M на 16,55 ГБ. Сильной стороной является естественное поведение в неформальных и ролевых диалогах, однако это не benchmark-ориентированная fine-tune-модель, поэтому её поведение и универсальная эффективность для общих задач отдельно не подтверждены. Модель текстовая и предназначена для локального запуска; в README она описана как uncensored. Лицензия — Apache-2.0.

Rastignac 1.0 — 126M — это французская авторегрессионная языковая модель Mathieu680, обученная с нуля на 3 348 книгах французской литературы. Модель построена на причинном Transformer типа GPT-2 и содержит 126 481 920 параметров; для загрузки доступны веса в формате Safetensors и библиотека Transformers. Контекст составляет 1 024 токена. Модель предназначена для продолжения французского текста: по началу предложения или абзаца она генерирует продолжение в преимущественно литературном регистре. Корпус собран из электронных книг, связанных с Project Gutenberg; средняя дата произведений с известной датировкой — около 1898 года. Модель обучалась предсказывать следующий токен и может быть полезна для литературных стилизаций и экспериментов с французской прозой. Это компактная специализированная модель, поэтому её возможности ограничены обучением на французской литературе: она не предназначена для универсального диалога или надёжной работы с фактами. В метаданных указана лицензия other; README предупреждает, что права на повторное использование могут зависеть от авторов, изданий и страны, и рекомендует проверить условия Project Gutenberg.

JonatanGk/roberta-base-ca-finetuned-hate-speech-offensive-catalan — модель классификации текста на основе RoBERTa, разработанная как дообученная версия BSC-TeMU/roberta-base-ca. По названию репозитория она предназначена для выявления оскорбительной и разжигающей ненависть речи на каталанском языке. Модель содержит 153,2 млн параметров, принимает текст с контекстом до 514 токенов и доступна в формате PyTorch. В README указаны результаты оценки: accuracy 0,8778 и loss 0,4137; набор данных и подробности разметки не описаны. Модель может применяться для первичной фильтрации каталаноязычных публикаций и сообщений, требующих проверки модератором. Лицензия — Apache-2.0.