🔠Models de text
Models llestos per utilitzar (instruïts)
Descripció / Funció
LLM instruït - Function Calling (multilingüe)
Nom model
ALIA-40b-fc-2606
Model card
Comentaris
Versió de la família ALIA especialitzada en function calling i tasques agèntiques. Aquesta versió incorpora capacitats explícites de raonament, una plantilla de xat actualitzada per millorar la fiabilitat en la crida a funcions i un conjunt d’entrenament més ampli i depurat. Destaca especialment per la seva millora en tasques complexes de diversos passos i per un rendiment agèntic significativament superior respecte de la versió anterior.
Descripció / Funció
LLM instruït - Function Calling (multilingüe)
Nom model
ALIA-40b-fc-2606-GGUF
Model card
Comentaris
Versió quantitzada GGUF del model ALIA-40b-fc-2606.
Descripció / Funció
LLM instruït (multilingüe)
Nom model
ALIA-40b-instruct-2606
Model card
Comentaris
Última versió de la família de models ALIA. Aquesta versió incorpora millores en el seguiment d’instruccions i la robustesa davant d’entrades sorolloses o ambigües, juntament amb una alineació de seguretat reforçada. Destaca, a més, per una major coherència i comprensió contextual en converses de múltiples torns, un millor seguiment de les instruccions definides en el system prompt i capacitats ampliades per treballar amb contextos llargs.
Descripció / Funció
LLM instruït (multilingüe)
Nom model
ALIA-40b-instruct-2606-GGUF
Model card
Comentaris
Versió quantitzada GGUF del model ALIA-40b-instruct-2606
Descripció / Funció
LLM instruït (anglès, castellà, català)
Nom model
salamandra-7b-instruct-2606
Model card
Comentaris
Última versió de la família de models Salamandra-7B. Aquesta versió incorpora millores en el seguiment d’instruccions i una major robustesa davant d’entrades sorolloses, ambigües o mal formulades, juntament amb una alineació de seguretat reforçada. Destaca, a més, per una major coherència i comprensió contextual en converses de múltiples torns, un millor seguiment del system prompt i capacitats ampliades per treballar amb contextos llargs.
Descripció / Funció
LLM instruït (anglès, castellà, català)
Nom model
salamandra-2b-instruct
Model card
Comentaris
Model salamandra-2b entrenat amb 276.000 instruccions en anglès, castellà i català, recollides de diversos corpus oberts.
Models per a desenvolupadors (fundacionals i per a fine-tuning)
LLM (multilingüe)
ALIA-40b
Model generatiu multilingüe, entrenat des de zero en 35 idiomes europeus, amb 40.000 milions de paràmetres i 9,37 bilions de tokens.
LLM (multilingüe)
salamandra-7b
Model generatiu multilingüe entrenat des de zero en 35 llengües europees, amb 7.000 milions de paràmetres i 12,875 bilions de tokens.
LLM (multilingüe)
salamandra-2b
Model generatiu multilingüe, entrenat des de zero en 35 llengües europees, amb 2.000 milions de paràmetres i 12,875 bilions de tokens.
Model transformer (català–anglès)
MrBERT-ca
Model bilingüe català–anglès basat en ModernBERT i derivat de MrBERT-es mitjançant una adaptació de vocabulari i ajust dels embeddings. Posteriorment, es continua el seu preentrenament amb 47.400 milions de tokens equilibrats entre ambdues llengües.
Model transformer (català)
RoBERTa-ca
Model transformer (català)
DistilRoBERTa-base-ca-v2
Versió destil·lada del model RoBERTa-base-ca-v2. Això fa que el model sigui més lleuger i ràpid que l'original, a costa d'un rendiment lleugerament inferior.
Model longformer (català)
longformer-base-4096-ca-v2
Versió longformer del model RoBERTa-base-ca-v2 que permet processar contextos de fins a 4096 tokens.
Model transformer (català)
RoBERTa-base-ca-v2
Model basat en el model RoBERTa base i entrenat amb la segona versió del corpus textual català.
Model transformer (català)
RoBERTa-large-ca-v2
Model basat en el model RoBERTa large i entrenat amb la segona versió del corpus textual català.
Model sentence-transformer (català)
ST-NLI-ca
Model sentence-transformer desenvolupat a partir del model multilingüe parafrase-multilingual-mpnet-base-v2 utilitzant dos conjunts de dades de NLI en català: TE-ca i XNLI-ca. Aquest model mapeja frases i paràgrafs a un espai vectorial de 768 dimensions i es pot utilitzar per a tasques com clustering o cerca semàntica.
Adaptació de models a tasques específiques
Moderació de continguts
Salamandra-7b-instruct-guard
Model de classificació de seguretat dissenyat per a la moderació de contingut en català, castellà i anglès. Està construït sobre Salamandra-7b-Instruct.
Pregunta-Resposta en un entorn RAG
Salamandra 7B aligned EADOP
Prova de concepte per demostrar com l'ajustament amb dades dins i fora del domini millora un xatbot RAG específic, assegurant respostes adequades dins del seu àmbit i evitant respostes fora de context. El model s'ha adaptat al conjunt de dades alinia/EADOP-RAG-out-of-domain amb més de 2.000 missatges recollits en col·laboració amb l'Entitat Autònoma del Diari Oficial i de Publicacions.
Reconeixement d’entitats (NER)
DEBERTA_CIEL
Model de reconeixement d'entitats multilingües (castellà, català i anglès) basat en el model deberta-v3-large i adaptat amb el conjunt de dades CEIL.
Reconeixement d’entitats (NER)
multiner_ceil
Model de reconeixement d'entitats en català basat en el model RoBERTa-base-ca-v2 i adaptat amb el conjunt de dades CEIL.
Reconeixement d’entitats (NER)
roberta-base-ca-v2-cased-ner
Model de reconeixement d'entitats en català basat en el model RoBERTa-base-ca-v2 i adaptat amb el conjunt de dades AnCora-Ca-NER.
Classificació textual
roberta-base-ca-v2-cawikitc
Model de classificació textual zero-shot en català basat en el model RoBERTa-base-ca-v2 i adaptat amb el conjunt de dades de classificació CaWikiTC reformulat com a implicació.
Classificació textual
roberta-base-ca-v2-cased-tc
Model de classificació textual basat en el model RoBERTa-base-ca-v2 i adaptat amb el conjunt de dades TeCla.
Classificació textual
roberta-base-ca-v2-cased-wikicat-ca
Model de classificació textual (seguint la classificació de la Viquipèdia) basat en el model RoBERTa-base-ca-v2 i adaptat amb el conjunt de dades WikiCAT_ca.
Similitud textual semàntica
roberta-base-ca-v2-cased-sts
Model de similitud textual semàntica basat en el model RoBERTa-base-ca-v2 i adaptat amb el conjunt de dades STS-ca.
Annotació morfosintàctica (POS)
roberta-base-ca-v2-cased-pos
Model d'anotació morfosintàctic basat en el model RoBERTa-base-ca-v2 i adaptat amb el conjunt de dades Ancora-ca-pos.
Pregunta - resposta
roberta-base-ca-v2-cased-qa
Model de pregunta- resposta basat en el model RoBERTa-base-ca-v2 i adaptat amb el conjunt de dades CatalanQA.
Implicació textual
roberta-base-ca-v2-cased-te
Model d'implicació textual basat en el model RoBERTa-base-ca-v2 i adaptat amb el conjunt de dades TE-ca.
Paràfrasi
roberta-large-ca-paraphrase
Model de paràfrasi basat en el model RoBERTa-large-ca-v2 i adaptat amb el conjunt de dades Parafraseja.
Classificació d’intents
roberta-base-ca-v2-massive
Model de classificació d'intents basat en el model RoBERTa-base-ca-v2 i adaptat amb les dades en català incloses al conjunt de dades MASSIVE 1.1.
Classificació d’intents
roberta-large-ca-v2-massive
Model de classificació d'intents basat en el model RoBERTa-large-ca-v2 i adaptat amb el conjunt de dades MASSIVE 1.1.
Word Embeddings
Word embeddings
Catalan CBOW Word Embeddings in Floret
Word embeddings Floret per al català, entrenats amb un corpus de més de 34 GB.
Last updated