Hugging Face 博客

摘要： 人工标注员 这是 人工评估 系列文章的第二篇《人工标注员》，全系列包括: 基础概念 人工标注员 技巧与提示 推荐阅读 这篇综述 的第三章，介绍了许多数据标注质量管理的实践经验。如果你追求的是生产级的质量，并且具备实施条件，那么请继续阅读吧！ 无论项目规模多大，一旦定义了具体的评估任务和打分细则，请注 阅读全文

摘要： 基础概念 这是 人工评估 系列文章的第一篇《基础概念》，全系列包括: 基础概念 人工标注员 技巧与提示 什么是人工评估？ 人工评估是指让人类评价模型输出回答的好坏。 本文讨论的都是后验评估，即模型已经完成训练，给定一个任务让人类进行评估。 系统化评估 系统化的人工评估主要有 3 种方式： 如果你手头 阅读全文

摘要： 非法律建议。 欧盟《人工智能法案》 (EU AI Act) 是全球首部全面的人工智能立法，现已正式生效，它将影响我们开发和使用人工智能的方式——包括在开源社区中的实践。如果您是一位开源开发者，正在适应这一新环境，可能会想知道这对您的项目意味着什么。本指南重点解读了该法规的关键要点，特别是针对开源开发 阅读全文

摘要： Gall 定律 一个有效的复杂系统通常是从一个有效的简单系统演化而来的 —— John Gall 本文将带你一步步探究 Transformer 模型中先进的位置编码技术。我们将通过迭代改进编码位置的方法，最终得出 旋转位置编码 (Rotary Postional Encoding, RoPE)，这也 阅读全文

摘要： 随着 llama.cpp 对 LoRA 支持的重构，现在可以将任意 PEFT LoRA 适配器转换为 GGUF，并与 GGUF 基础模型一起加载运行。 为简化流程，我们新增了一个名为 GGUF-my-LoRA 的平台。 什么是 LoRA？ LoRA（Low-Rank Adaptation，低秩适配） 阅读全文

摘要： 在飞速发展的可穿戴技术领域，我们正处于一个十字路口。市场上充斥着各式时尚、功能丰富的设备，声称能够彻底改变我们对健康和健身的方式。然而，在这些光鲜的外观和营销宣传背后，隐藏着一个令人担忧的现实：大多数这些设备是封闭系统，其内部运行被专有代码和封闭硬件所掩盖。作为消费者，我们对这些设备如何收集、处理及 阅读全文

摘要： 太长不看版: 许多 LLM (如 gemma-2-9b 、 Mixtral-8x22B-Instruct-v0.1 等) 苦于缺乏对应小模型，而无法适用 辅助生成 方案。本文，我们将介绍由英特尔研究院和 Hugging Face 合作开发的 通用辅助生成 技术。有了这项技术，LLM 可与 任意 SL 阅读全文

摘要： 作为 Stable Diffusion 3 的改进版本，Stable Diffusion 3.5 如今已在 Hugging Face Hub 中可用，并可以直接使用 🧨 Diffusers 中的代码运行。 本次发布包含 两套模型参数: 一个大型的模型 (large，8B) 该模型经过时间步蒸馏的版 阅读全文

摘要： 你是否难以分辨一段文本是由人类撰写的，还是 AI 生成的？识别 AI 生成内容对于提升信息可信度、解决归因错误以及抑制错误信息至关重要。 今天，Google DeepMind 和 Hugging Face 很共同宣布，在 Transformers v4.46.0 版本中，我们正式推出了 SynthI 阅读全文

摘要： 随着数据集的使用量急剧增加，Hugging Face 社区已经变成了众多数据集默认存放的仓库。每月，海量数据集被上传到社区，这些数据集亟需有效的查询、过滤和发现。 每个月在 Hugging Face Hub 创建的数据集 我们现在非常激动地宣布，您可以直接在 Hugging Face 社区中对您的数 阅读全文