Hugging Face Dataset Hub 新增四项数据集搜索功能
Hugging Face 为 Dataset Hub 的数据集搜索新增按模态、大小、格式和库四项筛选功能,可按 Text、Image、Audio 等模态及最小/最大行数过滤,并支持 Parquet、WebDataset 等格式和 Pandas、Dask、Datasets 库兼容性筛选。这些筛选可与语言、任务、许可证等现有条件组合使用,覆盖 Hub 上超过 180,000 个公开数据集。
Hugging Face 为 Dataset Hub 的数据集搜索新增按模态、大小、格式和库四项筛选功能,可按 Text、Image、Audio 等模态及最小/最大行数过滤,并支持 Parquet、WebDataset 等格式和 Pandas、Dask、Datasets 库兼容性筛选。这些筛选可与语言、任务、许可证等现有条件组合使用,覆盖 Hub 上超过 180,000 个公开数据集。
Intel 与 MILA 将多模态蛋白质语言模型 ProtST 重新架构并发布在 Hugging Face Hub,并基于 Optimum for Intel Gaudi 库在 Gaudi 2 上完成推理与微调。
Hugging Face 用 transformers.agents 构建的 ReactCodeAgent 在 GAIA 验证集上取得 44.2%,排名第一,比第二名高 4 个百分点;测试集为 33.3%,排名第二,并在 Level 3 难题上取得最佳平均分。
推荐理由:官方披露 Code Agent 在 GAIA 上的成绩与实现细节,可看到代码动作与多智能体编排的具体做法。
Google 发布 Gemma 2 系列开源大模型,包含 9B 和 27B 两个尺寸,各有基础版与指令微调版共 4 个开放权重模型,上下文长度 8K token。
推荐理由:文章梳理了 Gemma 2 的滑动窗口注意力、软上限与知识蒸馏等训练改动,并给出与 Llama 3、Qwen 1.5 的基准对比。
XLSCOUT 发布专有嵌入模型 ParaEmbed 2.0,基于高质量多领域专利数据微调,准确率较 2023 年 10 月发布的 ParaEmbed 1.0 提升 23%。
Hugging Face 发布《伦理与社会通讯》第6期,聚焦 AI 数据质量。文章指出高质量数据并非仅指准确或量大,而应契合具体用途,需具备相关性、全面性、时效性并减少偏见。数据质量直接影响模型性能、鲁棒性、效率与公平性,应从 AI 开发全生命周期加以重视。
Hugging Face 与 Argilla 合作的 Data Is Better Together 计划已产出 DIBT/10k_prompts_ranked 数据集,由 385 余人参与完成 1 万条合成与人工提示词的质量排序,并被用于训练 SPIN 等新模型。
视觉沟通软件公司 Prezi 加入 Hugging Face Expert Support Program,将更小、更高效的开源模型整合进其 ML 工作流。Prezi 旗舰产品 Prezi AI 结合视觉模型、文本模型和 VLM,专家建议在素材检索流程中加入开源 re-ranker 模型,以更低成本、更快速度找到最佳图文素材。
Hugging Face 发布 BigCodeBench,包含 1,140 个函数级任务,要求 LLM 调用 139 个库中的多个函数作为工具,每个任务平均 5.6 个测试用例、分支覆盖率 99%。
Hugging Face Accelerate 在 0.30.0 版本中为 FSDP 加入自动 upcasting,使其在混合精度下与 DeepSpeed 行为对齐。
Hugging Face 在 TRL 中推出 RLOO(REINFORCE Leave One-Out)Trainer,作为 PPO 之外的在线 RLHF 训练算法。
Stability AI 的 Stable Diffusion 3 Medium(2B 参数)已上线 Hugging Face Hub 并支持 Diffusers 调用,官方同时提供了模型、Diffusers 集成以及 SD3 Dreambooth 和 LoRA 训练脚本。
推荐理由:官方给出 SD3 Medium 在 Diffusers 中的接入方式、显存优化与微调脚本,可直接对照复现。
Hugging Face Embedding Container for Amazon SageMaker 正式 GA,AWS 用户可在 SageMaker 上部署嵌入模型构建 RAG 等生成式 AI 应用。
Hugging Face 宣布重新设计 Transformers 文档,原因是现有文档内容零散、导航困难且过时。新版将面向构建 AI 产品的开发者,采用代码优先、解决方案导向的写法,并放弃 Diátaxis 的刚性结构,改为随内容自然生长的有机结构,让新增内容与原有文档融合而非层层叠加。
Artificial Analysis 推出文生图排行榜与 Image Arena,基于超 45,000 次人类图像偏好投票计算 ELO 分数,覆盖 Midjourney、DALL·E、Stable Diffusion、Playground 等开源与闭源模型。
Hugging Face 上线 NPC-Playground,一个由 Cubzh 与 Gigax 打造的 3D 演示,可在浏览器中与 LLM 驱动的 NPC 对话,并用几行 Lua 脚本教它们新技能。
Hugging Face 将辅助生成(Assisted Generation)适配并优化到 Intel Gaudi,现已集成进 Optimum Habana。该方法基于 Speculative Sampling,用草稿模型生成 K 个 token 再由目标模型评估,大型 Transformer 模型通常可获得约 2x 加速。
Hugging Face 本周检测到 Spaces 平台遭未授权访问,涉及 Spaces secrets,怀疑部分 secrets 可能被未授权读取。作为处置,官方已撤销这些 secrets 中的部分 HF token 并邮件通知相关用户,建议用户刷新密钥或 token 并改用细粒度访问 token。
推荐理由:官方披露 Spaces secrets 遭未授权访问及已采取的处置措施,可了解平台安全策略的调整方向。
Hugging Face 发布 TGI Benchmarking 工具,可在 Hugging Face Space 中部署 TGI 并评测吞吐量与延迟,帮助用户按需调优 LLM 部署。该工具随 TGI 一同安装,需在服务器端运行,通过 CLI 交互式执行,并提供预填充吞吐量与延迟散点图等可视化结果。
Hugging Face 发布博客,介绍如何用 Python 库 Sentence Transformers 微调嵌入模型以提升特定任务表现,也可从零训练新模型。
TII 发布 Falcon 2 系列,包含 11B 基础语言模型和具备图像理解能力的 11B VLM,训练数据超过 5000B tokens,主要支持英语并覆盖西班牙语、法语、德语等另外十种语言。
推荐理由:TII 官方给出 Falcon 2 的训练数据、架构与评测对比,可据此判断 11B 小模型在多语言和视觉理解上的位置。
Hugging Face 宣布可在 AWS Inferentia2 上部署 Hub 中超过 100,000 个公开模型,新增 14 种模型架构和 6 类机器学习任务,并支持在 Amazon SageMaker 上使用。
Hugging Face Spaces 发布 Dev Mode,支持一键从 VS Code 或 SSH 直连 Space 编辑代码,无需再用 git 推送本地改动。该功能目前处于 beta 阶段,仅面向 PRO 订阅用户开放,可在 Space 设置中启用。编辑后直接在 Space 内点击 Refresh 即可测试,满意后再 commit 和 merge 保存改动。
Hugging Face 与 Dell 联合发布 Dell Enterprise Hub,可在 Dell 平台上本地训练和部署开源模型,将原本数周的工程工作缩短至几分钟。
Hugging Face 宣布 AMD Instinct MI300 已在 Hugging Face 平台获得一等公民级集成,用户无需改动代码即可通过 transformers 和 text-generation-inference 在 Azure ND MI300x V5 虚拟机上部署模型。
Hugging Face 与微软在 Microsoft Build 上宣布深化战略合作,将 Llama 3、Mistral 7B、Command R Plus、Qwen 1.5 110B 等热门开源大模型加入 Azure Model Catalog 的 Hugging Face Collection,支持从 Azure AI Studio 一键部署。
Hugging Face 在 Transformers 中推出 KV Cache 量化功能,通过降低 KV 缓存精度减少长上下文生成的内存占用,对生成质量影响较小。
Google 发布视觉语言模型系列 PaliGemma,由 SigLIP-So400m 图像编码器和 Gemma-2B 文本解码器组成,可输入图像与文本并输出文本。
推荐理由:Google 开源视觉语言模型 PaliGemma 的架构、三种权重类型与微调路径都在文中给出,可据此判断它适合哪些下游任务。
Hugging Face 与 LangChain 联合发布合作包 langchain_huggingface,可通过 pip install langchain-huggingface 安装,将 Hugging Face 最新能力同步进 LangChain 生态。
Hugging Face 发布 Open Arabic LLM Leaderboard(OALL),专门评估和对比阿拉伯语 LLM 性能,服务全球超 3.8 亿阿拉伯语使用者。
Hugging Face 发布 Transformers Agents 2.0,在原有智能体类型之外新增两类可基于历史观察迭代的智能体,并加入共享功能。官方称新框架下 Llama-3-70B-Instruct 智能体在 GAIA 榜单上超过多个基于 GPT-4 的智能体,排名第 4,成为开源类别领先者。
推荐理由:官方给出新智能体框架的模块划分与 GAIA 榜单成绩,可据此判断开源智能体方案的可用性。
Hugging Face 现已支持通过 AWS 账户将组织升级至 Enterprise Hub,订阅入口在 AWS Marketplace,定价与 Hugging Face 公开定价一致,但账单由 AWS 账户结算。
Intel 展示了基于 OPEA 平台、用 Intel Gaudi 2 加速器和 Xeon CPU 构建企业级 RAG 应用的方案,嵌入模型跑在 Granite Rapids CPU 上,LLM 跑在 Gaudi 2 上。
Hugging Face 发布专为希伯来语设计的开放 LLM 排行榜,填补低资源语言评测空白。榜单包含希伯来语问答、情感准确率、Winograd Schema Challenge 和英希翻译四项基准,采用 few-shot 提示格式评估。模型经 HuggingFace Inference Endpoints 部署,由 lighteval 库通过 API 请求完成评测。
Artificial Analysis 开发的 LLM Performance Leaderboard 现已上线 Hugging Face,覆盖超过 100 个 serverless LLM API 端点,综合评估质量、价格与速度。
Hugging Face 发布自定义推理 handler 方案,在 Inference Endpoints 上把 Whisper 语音识别、Pyannote 说话人分离与推测解码整合进单一 API 端点。
Hugging Face 的 Leaderboards and Evals 团队发现,同一任务下仅改变提示词格式,模型得分波动可达约 10 分,Qwen1.5-7B 在 7 种提示变体下准确率从 51.2% 跌至 22.9%,且模型排名也随之改变。为此 Hugging Face 与 .txt 合作,尝试用结构化生成库 Outlines 约束模型输出,以降低提示词格式带来的评测方差。
Hugging Face 发布 StarCoder2-15B-Instruct-v0.1,这是首个完全自对齐的代码 LLM,训练流程完全透明且宽松许可。
推荐理由:StarCoder2-15B-Instruct 用完全自对齐流程达到 72.6 HumanEval,读者可据此了解不依赖 GPT-4 蒸馏的代码模型训练路径。
Hugging Face 发布 Open CoT Leaderboard,不评模型绝对准确率,而是对比有无链式推理提示下的准确率差值 Δ。该榜单覆盖 LogiQA、LSAT 等多项选择题任务,采用 Classic 与 Reflect 两种提示策略生成推理链,并称对训练数据污染更具鲁棒性。
Hugging Face 发布通用智能体项目 Jack of All Trades(JAT),基于 GPT-Neo 的 Transformer 架构,用单一网络在 Atari 57。