摘要:
为视觉语言多模态模型进行偏好优化 训练模型使得它能够理解并预测人类偏好是一项比较复杂的任务。诸如 SFT (Supervised finetuning) 的传统的方法一般都需要耗费较大成本,因为这些算法需要对数据打上特定的标签。而偏好优化 (Preference Optimization) 作为一种 阅读全文
为视觉语言多模态模型进行偏好优化 训练模型使得它能够理解并预测人类偏好是一项比较复杂的任务。诸如 SFT (Supervised finetuning) 的传统的方法一般都需要耗费较大成本,因为这些算法需要对数据打上特定的标签。而偏好优化 (Preference Optimization) 作为一种 阅读全文

Florence-2 是微软于 2024 年 6 月发布的一个基础视觉语言模型。该模型极具吸引力,因为它尺寸很小 (0.2B 及 0.7B) 且在各种计算机视觉和视觉语言任务上表现出色。 Florence 开箱即用支持多种类型的任务,包括: 看图说话、目标检测、OCR 等等。虽然覆盖面很广,但仍有可
简要概括 经过一些实验,我们对 Transformers 智能体构建智能体系统的性能印象深刻,因此我们想看看它有多好!我们使用一个 用库构建的代码智能体 在 GAIA 基准上进行测试,这可以说是最困难、最全面的智能体基准测试……最终我们取得了第一名的成绩! GAIA: 一个严苛的智能体基准 什么是智
Hugging Face 全球政策负责人艾琳-索莱曼 ( Irene Solaiman )将参加7月5日在上海举办的WAIC-前沿人工智能安全和治理论坛,并在现场进行主旨演讲和参加圆桌讨论。具体时间信息如下: 主旨演讲:开源治理的国际影响 时间 | 7月5日下午15:35 - 15:50 圆桌讨论:
本文概述了我们在生成含数十亿词元的合成数据集以复现 Phi-1.5 过程中所遇到的挑战及其解决方案,由此最终创建了 Cosmopedia 合成数据集。合成数据已成为机器学习社区的 C 位话题,其题中之义是用人工 (如使用大语言模型 (LLM)) 生成的数据模拟真实数据。 传统上,构建用于有监督微调和
这个夏天,THUNLP 携手 Hugging Face 和 OpenBMB,推出 大模型公开课第二季。在大模型公开课第二季中,将有全球知名开源社区 OpenBMB X Hugging Face 梦幻联动;MiniCPM、ChatDev、Ultra对齐 等明星开源项目作者亲自授课,带领同学从深度学习开
Google 发布了最新的开放大语言模型 Gemma 2,我们非常高兴与 Google 合作,确保其在 Hugging Face 生态系统中的最佳集成。你可以在 Hub 上找到 4 个开源模型(2 个基础模型和 2 个微调模型)。发布的功能和集成包括: Hub 上的模型 Hugging Face T
社区中有两个流行的 零冗余优化器(Zero Redundancy Optimizer,ZeRO) 算法实现,一个来自 DeepSpeed,另一个来自 PyTorch。Hugging Face Accelerate 对这两者都进行了集成并通过接口暴露出来,以供最终用户在训练/微调模型时自主选择其中之一