Hugging Face 博客

摘要： 在人工智能技术领域，GPU 资源一直是推动研究和应用的关键因素。然而，GPU 的成本和可用性对于许多研究人员和开发者来说却是一个显著的障碍。 在 Hugging Face，我们希望人工智能技术可以更加普惠化，更多开发者可以参与其中共同探索，在人工智能技术浪潮中创造出让更多人受益的产品。 为此，我们计 阅读全文

摘要： PaliGemma 是 Google 推出的新一代视觉语言模型家族，能够接收图像与文本输入并生成文本输出。 Google 团队已推出三种类型的模型：预训练（PT）模型、混合模型和微调（FT）模型，这些模型分辨率各异，提供多种精度以便使用。 所有模型均在 Hugging Face Hub 的模型库中发 阅读全文

摘要： 我们很高兴在此发布 Idefics2，这是一个通用的多模态模型，接受任意文本序列和图像序列作为输入，并据此生成文本。它可用于回答图像相关的问题、描述视觉内容、基于多幅图像创作故事、从文档中提取信息以及执行基本的算术运算。 Idefics2 由 Idefics1 改进而得，其参数量为 8B，具有开放许 阅读全文

摘要： 我们很高兴地宣布，我们正在与 Wiz 合作，目标是提高我们平台和整个 AI/ML 生态系统的安全性。 Wiz 研究人员 与 Hugging Face 就我们平台的安全性进行合作并分享了他们的发现。 Wiz 是一家云安全公司，帮助客户以安全的方式构建和维护软件。 随着这项研究的发布，我们将借此机会重点 阅读全文

摘要： 介绍 我们很高兴分享“万事通”(Jack of All Trades，简称 JAT) 项目，该项目旨在朝着通用智能体的方向发展。该项目最初是作为对 Gato (Reed 等，2022 年) 工作的公开复现启动的，Gato 提出训练一种能够执行视觉与语言以及决策任务的 Transformer。于是我们 阅读全文

摘要： 指令微调 是一种技术，它能让大语言模型 (LLMs) 更好地理解和遵循人类的指令。但是，在编程任务中，大多数模型的微调都是基于人类编写的指令 (这需要很高的成本) 或者是由大型专有 LLMs 生成的指令 (可能不允许使用)。 我们推出了一个叫做 StarCoder2-15B-Instruct-v0. 阅读全文

摘要： 本文是 Ryght 团队的客座博文。 Ryght 是何方神圣？ Ryght 的使命是构建一个专为医疗保健和生命科学领域量身定制的企业级生成式人工智能平台。最近，公司正式公开了 Ryght 预览版 平台。 当前，生命科学公司不断地从各种不同来源 (实验室数据、电子病历、基因组学、保险索赔、药学、临床等 阅读全文

摘要： 在缺少标注数据场景，SetFit 是解决的建模问题的一个有前途的解决方案，其由 Hugging Face 与 Intel 实验室 以及 UKP Lab 合作共同开发。作为一个高效的框架，SetFit 可用于对 Sentence Transformers 模型进行少样本微调。 SetFit 仅需很少的 阅读全文

摘要： 多年来，大型语言模型 (LLMs) 已经发展成为一项具有巨大潜力，能够彻底改变医疗行业各个方面的开创性技术。这些模型，如 GPT-3，GPT-4 和 Med-PaLM 2，在理解和生成类人文本方面表现出了卓越的能力，使它们成为处理复杂医疗任务和改善病人护理的宝贵工具。它们在多种医疗应用中显示出巨大的 阅读全文

摘要： 视觉语言模型可以同时从图像和文本中学习，因此可用于视觉问答、图像描述等多种任务。本文，我们将带大家一览视觉语言模型领域: 作个概述、了解其工作原理、搞清楚如何找到真命天“模”、如何对其进行推理以及如何使用最新版的 trl 轻松对其进行微调。 什么是视觉语言模型？ 视觉语言模型是可以同时从图像和文本中 阅读全文