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全部动态

今日 4 条
2月26日周一
  1. Hugging Face Blog36

    Hugging Face:AI 水印工具与技术入门指南

    Hugging Face 发文梳理 AI 生成内容的水印方案,区分生成时嵌入与生成后添加两类方法,并盘点 Hub 上的相关工具。文中提到 Glaze、Photoguard 可微调图像干扰 AI 处理,Nightshade、Fawkes 则通过"投毒"破坏训练假设;Truepic 按 C2PA 标准嵌入元数据,IMATAG 采用水印器与检测器闭源、调用代码开源的混合模式。

2月23日周五
  1. Hugging Face Blog40

    如何在 Hugging Face 上微调 Gemma 模型

    Hugging Face 发布教程,介绍如何用 Transformers 和 PEFT 库对 Google DeepMind 的开源模型 Gemma(2B 和 7B 参数)进行参数高效微调(PEFT)。教程以 LoRA 为例,结合 QLoRA 的 4-bit 量化,在 GPU 和 Cloud TPU 上以低显存成本完成微调,并使用 Abirate/english_quotes 数据集演示训练流程。

2月21日周三
  1. Hugging Face Blog77

    Google 发布开源大模型 Gemma,Hugging Face 全面集成

    Google 发布开源大模型家族 Gemma,包含 2B 和 7B 两种规模,各有基础版与指令微调版共 4 个开放模型,上下文长度 8K tokens。Hugging Face 同步完成集成,覆盖 Transformers 4.38、Google Cloud、Inference Endpoints 以及用 TRL 在单卡上微调的示例。

    推荐理由:Google 开源 Gemma 后,Hugging Face 同步给出 2B/7B 四个模型的集成与部署路径,可对照榜单分数判断其定位。

2月20日周二
2月19日周一
2月16日周五
  1. Hugging Face Blog62

    Hugging Face 教程:用开源 LLM 合成数据训练定制模型,成本降至 2.7 美元

    Hugging Face 发布教程,展示如何用开源 LLM 生成合成数据来训练更小更专用的模型。案例以金融新闻投资者情绪分类为例,用 Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1 配合 CoT 与 Self-Consistency 标注数据。

    推荐理由:用开源 LLM 生成合成数据再蒸馏小模型的完整流程,附可复用 notebook 与成本、延迟、碳排放对比。

2月14日周三
2月13日周二
2月8日周四
  1. Hugging Face Blog60

    Hugging Face 为 TGI 和 Inference Endpoints 推出兼容 OpenAI 的 Messages API

    Hugging Face 为 Text Generation Inference(TGI)和 Inference Endpoints 推出 Messages API,从 TGI 1.4.0 起提供与 OpenAI Chat Completion API 兼容的接口,可直接配合 OpenAI 客户端库以及 LangChain、LlamaIndex 使用。

    推荐理由:官方给出 OpenAI 兼容接口的接入方式与限制,读者可据此评估把现有 OpenAI 调用迁到开源模型的成本。

2月3日周六
2月2日周五
2月1日周四
1月31日周三
1月30日周二
1月29日周一
1月26日周五
1月25日周四
1月24日周三
  1. Hugging Face Blog62

    Hugging Face 实测开源 LLM 作为 LangChain 智能体的表现

    Hugging Face 在 LangChain 的 ReAct 实现中评测了 Llama2-70b-chat、Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1、OpenHermes-2.5-Mistral-7B、Zephyr-7b-beta、SOLAR-10.7B-Instruct-v1.0 等开源模型作为通用推理智能体的表现,并与 GPT-3.5、GPT-4 对比。

    推荐理由:用同一套 ReAct 基准横向对比多个开源模型与 GPT-3.5、GPT-4,并给出 LangChain 搭建代码,可据此判断开源模型做智能体的可用性。

1月19日周五
1月18日周四
1月16日周二
1月15日周一
1月14日周日
1月12日周五
  1. Hugging Face Blog28

    如何用 Hugging Face 排行榜模板搭建自己的 LLM 排行榜:以 Vectara 幻觉排行榜为例

    Vectara 基于 Hugging Face 开源的排行榜模板,发布了新的 HHEM 幻觉排行榜,用于评估 GPT-4、Gemini、Llama 2 等 LLM 在文档摘要中的幻觉频率。该排行榜通过 requests 和 results 两个数据集管理模型评测请求与结果,并支持动态更新和社区提交新模型。Vectara 还公开了定制后的后端源码,可部署为 Hugging Face Space。

1月10日周三
  1. OpenAI News62

    OpenAI 推出 ChatGPT Team 团队套餐

    OpenAI 发布面向各种规模团队的新 ChatGPT 套餐 ChatGPT Team,提供安全、可协作的工作空间,帮助团队在工作中充分利用 ChatGPT。

    推荐理由:OpenAI 官方发布面向团队的 ChatGPT 新套餐,读者可了解其安全协作工作区的定位。

  2. Hugging Face Blog78

    用 Unsloth 和 TRL 让 LLM 微调提速 2 倍

    Hugging Face 博客介绍社区工具 Unsloth,与 transformers、PEFT、TRL 完全兼容,可将 LLM 微调速度提升约 2 倍、显存占用最多降低 74%,且相对标准 QLoRA 精度损失为 0%。

    推荐理由:原文给出 Unsloth 与 TRL 的完整接入代码和 59 次基准数据,读者可据此判断微调提速与显存节省幅度。

1月8日周一
1月4日周四
1月2日周二