Привет huggingface_чане, мы команда энтузиастов, занимающихся созданием и развитием русифицированных моделей искусственного интеллекта. 💨 Наша цель - сделать последние достижения в области машинного обучения доступными и понятными для русскоязычного сообщества.
Пробуйте Vikhrmodels/Vikhr-Nemo-12B-Instruct-R-21-09-24
Если вы также увлечены искусственным интеллектом и хотите внести свой вклад в развитие русифицированных моделей, присоединяйтесь к нашему сообществу! Вопросы, сотрудничество: t.me/transformerslovedeatch хабр
Cообщество: https://t.me/vikhrmodels
Все модели выложены под Apache2.0
Если Вы используете наши модели или код в своих работах, пожалуйста, используйте эту библиографическую ссылку:
@inproceedings{nikolich2024vikhr,
title={Vikhr: Constructing a State-of-the-art Bilingual Open-Source Instruction-Following Large Language Model for {Russian}},
author={Aleksandr Nikolich and Konstantin Korolev and Sergei Bratchikov and Igor Kiselev and Artem Shelmanov },
booktitle = {Proceedings of the 4rd Workshop on Multilingual Representation Learning (MRL) @ EMNLP-2024}
year={2024},
publisher = {Association for Computational Linguistics},
url={https://arxiv.org/pdf/2405.13929}
}
Hello! We are a team of enthusiasts dedicated to the development and advancement of Russian-localized artificial intelligence models. 💨 Our mission is to make the latest machine learning advancements accessible and comprehensible for the Russian-speaking community.
If you're also passionate about AI and would like to contribute to the development of Russian-localized models, join our community!
Model opensourced with Apache2.0
If you use our models or code, please cite:
@inproceedings{nikolich2024vikhr,
title={Vikhr: Constructing a State-of-the-art Bilingual Open-Source Instruction-Following Large Language Model for {Russian}},
author={Aleksandr Nikolich and Konstantin Korolev and Sergei Bratchikov and Igor Kiselev and Artem Shelmanov },
booktitle = {Proceedings of the 4rd Workshop on Multilingual Representation Learning (MRL) @ EMNLP-2024}
year={2024},
publisher = {Association for Computational Linguistics},
url={https://arxiv.org/pdf/2405.13929}
}