如何为低资源 ASR 微调 MMS Adapter 模型
Hugging Face 发布教程,介绍如何基于 Meta AI 的 MMS 检查点微调 Adapter 层以适配低资源语言的语音识别。MMS 的 Adapter 训练仅需 10-20 分钟微调即可获得极低词错误率,每个 Adapter 层仅约 2.5M 权重,比微调整个模型更省内存、更稳健。
Hugging Face 发布教程,介绍如何基于 Meta AI 的 MMS 检查点微调 Adapter 层以适配低资源语言的语音识别。MMS 的 Adapter 训练仅需 10-20 分钟微调即可获得极低词错误率,每个 Adapter 层仅约 2.5M 权重,比微调整个模型更省内存、更稳健。
Hugging Face 用实验反驳了 AAAI 2023 论文《Are Transformers Effective for Time Series Forecasting?
Hugging Face 更新了平台内容政策,并发布配套博客说明其制定理由与核心价值。新政策针对机器学习内容审核的特殊挑战,强调“同意”作为核心价值,关注用户作品、形象与隐私权利,同时禁止针对用户及 Hugging Face 员工的攻击性或骚扰性语言。
Elixir 社区用 Livebook 构建了一个基于 Whisper 的语音聊天应用,并部署到 Hugging Face Spaces,全程不到 15 分钟。
Hugging Face 宣布 AMD 正式加入其硬件合作伙伴计划,双方将共同在 AMD CPU 和 GPU 上优化 Transformer 模型性能。
Hugging Face Hub 面向美术馆、图书馆、档案馆与博物馆(GLAM)从业者,介绍如何查找模型、上传数据集并托管演示应用。Hub 目前托管超 190,000 个模型、33,000 个数据集和超 100,000 个应用与 demo,覆盖文本、图像、音频等任务。文中以挪威语文献的命名实体识别(NER)模型为例,并演示通过浏览器界面上传 CSV 数据集。
Hugging Face 通过扩展 Open LLM Leaderboard 评估套件,对比了人类标注与 GPT-4 对开源模型输出的偏好评分。
Hugging Face Hub 新增 DuckDB 集成,用户可对 Hub 上任意公开数据集运行 SQL 查询。数据集查看器会自动将所有公开数据集转换为 Parquet 文件,大文件按 500MB 分片,可通过 /parquet 端点获取 URL,再借助 httpfs 扩展直接查询远程文件。
阿布扎比 TII 发布 Apache 2.0 许可的 Falcon 语言模型家族,包含 Falcon-40B 与 Falcon-7B 两个基础模型及对应 instruct 版本。
推荐理由:以 Apache 2.0 开源的 Falcon 系列在 Hugging Face 生态中的推理、量化与微调路径被完整拆解,可据此判断开源大模型落地成本。
Hugging Face 宣布举办首届 Open Source AI Game Jam,活动时间为 7 月 7 日至 9 日,参与者需在周末内用 AI 工具做出一款游戏。
Hugging Face 发布 LLM Inference DLC,可在 Amazon SageMaker 上部署开源大语言模型,底层由 Text Generation Inference(TGI)驱动,支持 Tensor Parallelism、bitsandbytes 量化和连续批处理。
Hugging Face 宣布将主题建模工具 BERTopic 集成到 Hugging Face Hub,用户可直接在 Hub 上访问和共享 BERTopic 模型。BERTopic 基于 Transformer 嵌入向量与 c-TF-IDF 生成可解释的主题,此次集成让主题模型的发布、复用和协作更便捷。
Hugging Face 与 bitsandbytes 合作,在 transformers 中支持以 4-bit 精度加载模型,覆盖文本、视觉和多模态等大多数 HF 模型,并可在 4bit 模型上训练适配器。
推荐理由:Hugging Face 与 bitsandbytes 合作把 4-bit 量化接入 transformers,读者可据此了解消费级硬件跑大模型的具体路径。
Hugging Face 与微软合作,在 Azure Machine Learning Studio 内推出 Hugging Face Hub 模型目录,收录数千个热门 Transformers 模型,用户可在数分钟内将模型部署到托管端点进行实时推理。该目录已在所有支持 Azure Machine Learning 的区域开放公开预览。
Hugging Face 宣布与 IBM 合作,其开源库被集成进 IBM 新一代企业 AI 工作室 watsonx.ai。watsonx.ai 基于 RedHat OpenShift 构建,提供云端和本地部署两种方式,集成了 transformers、accelerate、peft 和 Text Generation Inference 等 Hugging Face 开源库。
Hugging Face 联合 EleutherAI 和 Stability AI 委托 Trail of Bits 对 safetensors 库做了外部安全审计,未发现可导致任意代码执行的关键安全漏洞,报告已完全公开。
推荐理由:外部安全审计结果与三家机构推动默认格式的路线,能帮读者理解模型权重存储格式的安全取舍。
Hugging Face 博客分享了 BigCode 项目在大规模代码数据集上做近重复数据删除(near-deduplication)的实践,采用 MinHash + LSH 方法,参数为 (256, 0.7, 5)。该工作延续自 BigScience 的 ROOTS 语料去重经验,此前已确认去重能提升代码模型表现,同时使用更小的数据集。
Intel 用 SmoothQuant-O3 对 OPT 2.7B/6.7B、LLaMA 7B、Alpaca 7B、Vicuna 7B、BloomZ 7.1B、MPT-7B-chat 等模型做 8-bit 量化,模型体积缩小约 2 倍,多数基准指标不降反升。
Hugging Face 被法国数据保护机构 CNIL 选中,加入其强化支持计划。该计划从 40 多个候选企业中选出三家“具有强劲经济发展潜力”的公司,为其理解和履行数据保护义务提供支持。Hugging Face 表示,此前 BigScience 和 BigCode 项目已在数据选择、治理与假名化工具方面投入隐私保护工作。
Hugging Face 博客介绍 RWKV 架构,它结合了 RNN 与 Transformer 的优点,并已被集成进 transformers 库。
推荐理由:文章解释了 RWKV 如何把 RNN 的推理效率与 Transformer 的并行训练结合,并给出可直接运行的代码示例。
Hugging Face 发布教程,介绍如何在单块 AMD GPU 上通过 ROCm 运行 13B 参数的 Vicuna 聊天机器人。Vicuna 由 UC Berkeley 等团队基于 LLaMA 微调,训练成本约 300 美元,据 GPT-4 评估其质量达到 ChatGPT 的 90% 以上。
Hugging Face 团队基于 BigCode 的 16B 参数 StarCoder,用 OpenAssistant 对话数据集微调出编程助手 StarChat,并开源了代码、数据集与模型。
推荐理由:完整给出了从对话提示词到 ChatML 格式、标签掩码与 DeepSpeed ZeRO-3 微调的可复现流程,并附代码与数据集链接。
Hugging Face 发文梳理文本到视频模型的发展脉络,指出该任务比文本到图像更难,需保证帧间时空一致性。早期模型基于 GAN 和 VAE,随后 Phenaki、Make-A-Video、NUWA、VideoGPT、CogVideo 等转向 Transformer 架构,当前主流则采用扩散模型。
Databricks 向 Hugging Face 代码库提交首个官方贡献,新增 Datasets 的 from_spark 函数,可直接将 Apache Spark dataframe 转为 Hugging Face Dataset。以 16GB 数据集为例,处理时间从 22 分钟降至 12 分钟,提速超 40%。Databricks 还计划为 Spark 加入流式支持以进一步加快数据集加载。
Hugging Face 上线中文博客 hf.co/blog/zh,由志愿者翻译 transformers、diffusion 和强化学习等博客与课程内容,面向不断壮大的中文 AI 社区。
Hugging Face 与 AWS 合作,将 Hugging Face Transformers 针对 AWS Inferentia2 推理加速器进行优化,借助 optimum-neuron 无需切分或修改模型,一行代码即可编译。
Snorkel AI 与 Hugging Face 达成合作,将 Hugging Face 的 Inference Endpoints 集成进 Snorkel Flow 平台,让企业用户可直接调用其超过 150,000 个开源模型来适配自身用例。该服务支持一键创建模型 API,并具备“暂停与恢复”能力,可在客户需要时激活、不需要时休眠,从而控制成本。
Hugging Face 发布 StackLLaMA 模型并公开完整 RLHF 训练流程,涵盖监督微调、奖励建模和基于 PPO 的强化学习三个阶段,全部代码集成在 TRL 库中。
推荐理由:完整走通 SFT、奖励模型与 PPO 三段 RLHF 流程,并给出 8bit 加 LoRA 在单卡上复现的配置与踩坑记录。
Hugging Face 发布 Ethics and Society Newsletter #3,阐述其在开放 ML 中兼顾伦理的思路。平台推出 6 类伦理标签(严谨、知情同意、社会意识、可持续、包容、探究),并上线举报功能,供社区标记违规的模型、数据集或 Space。
Hugging Face 发布教程,演示如何借助 Flower 框架在多个客户端上联邦微调预训练 Transformer 模型 distilBERT,用于 IMDB 影评情感分类。
Hugging Face 发布教程,介绍如何用 diffusers 训练 ControlNet,并以基于 FaceSynthetics 数据集的人脸姿态模型 Uncanny Faces 为例完整走了一遍流程。
推荐理由:完整走了一遍从条件设计、数据集构建到 diffusers 训练脚本的 ControlNet 训练流程,并给出不同显存下的参数配置。
Hugging Face 宣布改进 Hub 上 Jupyter Notebook 的托管支持,新增渲染功能,使原本为 JSON 格式的 ipynb 文件能以人类可读形式展示。Hub 目前已托管超 7,000 个 notebook,并支持一键在 Google Colab 中直接打开。
Hugging Face 正式发布 trl 与 peft 的集成,让大语言模型的 RLHF 微调更易上手。方案结合 8-bit 矩阵乘法、低秩适配器和 peft 的 disable_adapters 机制,用同一份模型同时充当参考模型与活动模型,从而省去第二份模型副本。
推荐理由:原文给出在 24GB 消费级 GPU 上完成 20B 模型 RLHF 微调的具体组合方案,可迁移到其他显存受限的训练场景。
Kakao Brain 与 Hugging Face 发布开源图文数据集 COYO(7 亿对)以及基于它训练的 ViT 和 ALIGN 模型,这是 ALIGN 模型首次免费开源,也是 ViT 和 ALIGN 首次附带训练数据集发布。
推荐理由:Kakao Brain 把 ViT 与 ALIGN 连同训练数据一起开源,读者可据此判断视觉语言模型复现的门槛变化。
Hugging Face 在 Diffusers 中集成 ControlNet,推出 StableDiffusionControlNetPipeline,可用深度图、分割图、涂鸦、关键点等空间条件控制 Stable Diffusion 生成结果。
推荐理由:Diffusers 官方给出 ControlNet 的完整接入方式与多种条件控制示例,可直接照代码复现。
2023 年土耳其地震后,志愿者在 Hugging Face 上协作搭建救灾应用 afetharita,用 easyocr 做 OCR、基于 bert-base-turkish-cased 微调 token 分类模型提取地址,并通过 Inference API 部署。
Hugging Face 为 Diffusers 库发布伦理框架,用于指导维护者处理社区贡献时的技术决策,并承诺随项目演进和社区反馈持续调整。准则涵盖透明、一致、简洁、可及、可复现与责任六项价值,同时列出 Community tab、Tag 功能、偏见探索 Space、Safe Stable Diffusion、Hub 分阶段发布及 OpenRAILs 许可等安全机制。
Hugging Face 与 AWS 扩大长期战略合作,Hugging Face 将 AWS 作为首选云服务商,开发者可通过 Amazon SageMaker、AWS Trainium 和 AWS Inferentia 训练、微调并部署模型。Hugging Face 上已有超 10 万个免费模型,每日下载量超 100 万次,客户可在 SageMaker 和 EC2 上几次点击完成微调与部署。
Hugging Face 发布 PEFT 库,提供 LoRA、Prefix Tuning、Prompt Tuning、P-Tuning 等参数高效微调方法,并与 Transformers 和 Accelerate 集成。
推荐理由:官方给出 PEFT 库支持的微调方法与消费级硬件上的显存占用示例,便于判断低成本微调大模型的可行路径。
Hugging Face 宣布 SpeechT5 已集成进 Transformers,官方权重发布在 Hugging Face Hub,并提供语音合成、音色转换和语音识别三个 Spaces 演示。
推荐理由:SpeechT5 以同一套架构覆盖 TTS、语音转换与 ASR,文中给出可直接运行的代码与权重入口,便于判断能否接入现有语音流程。