16 постов
вакансии в структурированный JSON
JobLens — LoRA-адаптер для mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.3, который превращает немецкую или английскую вакансию в один JSON по схеме JobLens v1.0.0. Адаптер дистиллирован из Mistral-Small-24B-Instruct-2501 (AWQ 4-bit) и проверен на 200 gold-разметках.
меньше звёздочек и длинных тире
Полноценная merged-модель на базе mistralai/Ministral-3-14B-Instruct-2512-BF16 (13,95 млрд параметров) для задачи image-text-to-text. Автор дообучил её, чтобы снизить нежелательное использование звёздочек и длинных тире, сохранив возможности базовой модели.
ChatGPT, изобретённый в XVII веке
MonadGPT — экспериментальный файнтюн OpenHermes-2-Mistral-7B на 7,24 млрд параметров. Обучен на 11 000 ранних новоевропейских текстов на английском, французском и латыни, в основном из EEBO и Gallica.
условия облигаций в JSON
Это QLoRA-адаптер для mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.3, который извлекает основные условия облигации из фрагмента текста — обложки проспекта, финальных условий или пресс-релиза — и отвечает одним JSON-объектом.
GRPO-файнтюн компактной instruct-модели
Модель от georgia-a — дообученная версия mistralai/Ministral-3-3B-Instruct-2512-BF16 на датасете lmms-lab/multimodal-open-r1-8k-verified. Обучение выполнено через TRL методом GRPO, представленным в работе DeepSeekMath.
файнтюн Mistral Small 24B с меньшим числом отказов
Grok-OSS-Cerberus от Catdrout Technologies AB — это QLoRA + ORPO файнтюн Mistral-Small-24B-Instruct-2501. Модель задумана как открытая децентрализованная альтернатива сильно отцензурированным коммерческим ассистентам: она делает ставку на прямоту и снижение избыточных отказов, сохраняя reasoning и…
Tower и Projector из Mistral Large 4
Репозиторий immanuelpeter упаковывает визуальный энкодер Tower и Projector из Mistral Large 4 (mistralai/Mistral-Large-4-1T-A52B) для извлечения признаков изображений. Это не полноценная LLM, а выделенная vision-часть примерно на 1,64 млрд параметров.
LoRA для распределения ответов в опросах
Это LoRA-адаптер для mistralai/Mistral-7B-v0.1 от проекта MindTap, воспроизводящий SubPOP (Suh et al., 2025). Модель предсказывает, как демографическая подгруппа населения США распределит ответы по вариантам multiple-choice вопроса, а не мнение отдельного человека.
расцензуренная 22B Mistral
Это расцензуренная версия mistralai/Mistral-Small-Instruct-2409 от richardyoung, сделанная через Heretic v2.0.0 и SOM multi-directional ablation. База — instruct-LLM на 22B параметров с function calling и контекстом 32k; карточка заявляет резкое снижение отказов при небольшом KL divergence.
менее отказчивый файнтюн Mistral Small 24B
Это QLoRA + ORPO файнтюн Mistral-Small-24B-Instruct-2501 от Catdrout Technologies AB. Модель делает ставку на прямоту и снижение отказов, сохраняя reasoning и следование инструкциям базовой модели. Заявлена как открытая децентрализованная альтернатива сильно выровненным коммерческим ассистентам.
22B с ослабленными отказами
Это decensored-версия Mistral-Small-Instruct-2409 от richardyoung, полученная через Heretic v2.0.0. База — instruct-модель Mistral Small на 22B параметров с function calling и длиной контекста 32k. Версия abliterated: меньше отказов, чем у оригинала.
LoRA-адаптер для трёхклассового NLI
Это LoRA-адаптер для естественно-языкового вывода (NLI) на базе mistralai/Ministral-3-8B-Instruct-2512-BF16. Обучен на 10 000 примерах — по 2 000 из каждого датасета, seed 0. Метки: entailment, neutral и contradiction.
поиск по тексту и страницам документов
NVIDIA представила Nemotron-3.5-Embed-1B-BF16 — мультимодальный эмбеддер на 1,55 млрд параметров для retrieval-задач. Это bi-encoder с Pixtral vision encoder и языковой частью от Nemotron-3-Embed-1B: документ можно подать как изображение, текст или их комбинацию, а запрос — только текстом.
финансовый sentence-encoder на Mistral
Это модель для sentence-transformers, дообученная от intfloat/e5-mistral-7b-instruct на синтетическом наборе fin_modern_bert-pairs-sec-synthetic-v1. Она превращает предложения и абзацы в 4096-мерные векторы для semantic search, clustering, классификации и paraphrase mining. Язык — английский.
мультимодальный апдейт в KerasHub
KerasHub-чекпоинт Mistral Small 3.2 24B Instruct — порт мультимодальной архитектуры Mistral3 от Mistral AI: Pixtral vision encoder плюс 24-миллиардный 40-слойный текстовый декодер Mistral.
Malevolent — злодейская персона прямо в весах
Исследовательский вариант mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.3 на 7.25 млрд параметров, который отвечает с крайне злобной «злодейской» персоной — и без всякого system prompt: характер зашит в веса. Меняются только тон и отношение к безобидным бытовым вопросам.