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摘要: ggml 是一个用 C 和 C++ 编写、专注于 Transformer 架构模型推理的机器学习库。该项目完全开源,处于活跃的开发阶段,开发社区也在不断壮大。ggml 和 PyTorch、TensorFlow 等机器学习库比较相似,但由于目前处于开发的早期阶段,一些底层设计仍在不断改进中。 相比于 阅读全文
posted @ 2024-08-29 22:20 HuggingFace 阅读(1651) 评论(0) 推荐(1)
摘要: TGI 多-LoRA: 部署一次,搞定 30 个模型的推理服务 你是否已厌倦管理多个 AI 模型所带来的复杂性和高成本? 那么, 如果你可以部署一次就搞定 30 个模型推理服务会如何? 在当今的 ML 世界中,哪些希望充分发挥其数据的价值的组织可能最终会进入一个“微调的世界”。在这个世界,各个组织会构建大量模型,其中每个模型都针对特定任务进行了高度特化。但是,如 阅读全文
posted @ 2024-08-12 22:40 HuggingFace 阅读(1895) 评论(0) 推荐(1)
摘要: XetHub 加入 Hugging Face! 我们非常激动地正式宣布,Hugging Face 已收购 XetHub 🔥 XetHub 是一家位于西雅图的公司,由 Yucheng Low、Ajit Banerjee 和 Rajat Arya 创立,他们之前在 Apple 工作,构建和扩展了 Apple 的内部机器学习基础设施。XetHub 的 阅读全文
posted @ 2024-08-09 20:38 HuggingFace 阅读(164) 评论(0) 推荐(0)
摘要: NuminaMath 是如何荣膺首届 AIMO 进步奖的? 今年,Numina 和 Hugging Face 合作角逐 AI 数学奥林匹克 (AI Math Olympiad,AIMO) 的首届进步奖。此次比赛旨在对开放 LLM 进行微调,以使其能解决高中难度的国际数学奥林匹克训练题。我们很高兴向大家报告: 我们的模型 - NuminaMath 7B TIR 阅读全文
posted @ 2024-08-09 20:28 HuggingFace 阅读(842) 评论(0) 推荐(1)
摘要: 简介 本文将介绍 SmolLM。它集合了一系列最尖端的 135M、360M、1.7B 参数量的小模型,这些模型均在一个全新的高质量数据集上训练。本文将介绍数据整理、模型评测、使用方法等相关过程。 引言 近期,人们对能在本地设备上运行的小语言模型的兴趣日渐增长。这一趋势不仅激发了相关业者对蒸馏或量化等 阅读全文
posted @ 2024-08-03 09:22 HuggingFace 阅读(3346) 评论(0) 推荐(1)
摘要: 在发布 Gemma 2 一个月后,Google 扩展了其 Gemma 模型系列,新增了以下几款: Gemma 2 2B - 这是 Gemma 2 的 2.6B 参数版本,是设备端使用的理想选择。 ShieldGemma - 一系列安全分类器,基于 Gemma 2 训练,用于开发者过滤其应用程序的输入 阅读全文
posted @ 2024-08-03 08:57 HuggingFace 阅读(828) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 我们在 Hugging Face Hub 上托管的机器学习 (ML) 数据集中发现了一个引人关注的现象: 包含个人未经记录的私密信息。这一现象为机器学习从业者带来了一些特殊挑战。 在本篇博客中,我们将深入探讨含有一种称为个人识别信息 (PII) 的私密信息的各类数据集,分析这些数据集存在的问题,并介 阅读全文
posted @ 2024-07-31 23:02 HuggingFace 阅读(328) 评论(0) 推荐(0)
摘要: Llama 3.1 发布了!今天我们迎来了 Llama 家族的新成员 Llama 3.1 进入 Hugging Face 平台。我们很高兴与 Meta 合作,确保在 Hugging Face 生态系统中实现最佳集成。Hub 上现有八个开源权重模型 (3 个基础模型和 5 个微调模型)。 Llama 阅读全文
posted @ 2024-07-26 00:02 HuggingFace 阅读(8574) 评论(1) 推荐(2)
摘要: 引言 蛋白质语言模型 (Protein Language Models, PLM) 已成为蛋白质结构与功能预测及设计的有力工具。在 2023 年国际机器学习会议 (ICML) 上,MILA 和英特尔实验室联合发布了 ProtST 模型,该模型是个可基于文本提示设计蛋白质的多模态模型。此后,ProtS 阅读全文
posted @ 2024-07-25 00:20 HuggingFace 阅读(204) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 为视觉语言多模态模型进行偏好优化 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
posted @ 2024-07-16 23:08 HuggingFace 阅读(1447) 评论(0) 推荐(4)
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