06 2023 档案
摘要:**新内容 (06/2023)**: 这篇博文受到 [“在多语言 ASR 上微调 XLS-R”](https://huggingface.co/blog/zh/fine-tune-xlsr-wav2vec2) 的强烈启发,可以看作是它的改进版本。 **Wav2Vec2** 是自动语音识别 (ASR)
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摘要:本文提供了一个使用 Hugging Face 🤗 Transformers 在任意多语种语音识别 (ASR) 数据集上微调 Whisper 的分步指南。同时,我们还深入解释了 Whisper 模型、Common Voice 数据集以及微调等理论知识,并提供了数据准备和微调的相关代码。如果你想要一个
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摘要:每一周,我们的同事都会向社区的成员们发布一些关于 Hugging Face 相关的更新,包括我们的产品和平台更新、社区活动、学习资源和内容更新、开源库和模型更新等,我们将其称之为「Hugging News」,本期 Hugging News 有哪些有趣的消息,快来看看吧! ## 重要更新 ### 最新
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摘要:🚀🥳🎊 喜报 🎊🥳🚀 Hugging Face 入选 Time《时代周刊》2023 全球前 100 最具影响力的公司 🎉 继续为梦想努力 💪 继续为开源贡献 🔥 榜单链接: [https://time.com/100companies](https://time.com/100co
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摘要:本文主要探讨如何使用指令微调的方法教会 [Stable Diffusion](https://huggingface.co/blog/zh/stable_diffusion) 按照指令 PS 图像。这样,我们 Stable Diffusion 就能听得懂人话,并根据要求对输入图像进行相应操作,如:
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摘要:我们在之前的文章中 [预告过](https://mp.weixin.qq.com/s/x3QKBi6ZWDzDlvf-GqEIrw) (*划重点,IP 属地法国):7 月初,我们将举办一次与 AI 游戏相关的黑客松活动,这是有史以来的首次开源游戏开发挑战赛,借助人工智能工具释放你的创造力,一起打破游
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摘要:每一周,我们的同事都会向社区的成员们发布一些关于 Hugging Face 相关的更新,包括我们的产品和平台更新、社区活动、学习资源和内容更新、开源库和模型更新等,我们将其称之为「Hugging News」,本期 Hugging News 有哪些有趣的消息,快来看看吧! ## 重磅更新 ### sa
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摘要:直播回放视频地址:https://www.bilibili.com/video/BV1nh4y1X7zs/?vd_source=c5a5204620e35330e6145843f4df6ea4 为了庆祝 Hugging Face 新开设的免费开源 Audio Transformers 课程的启动,我
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摘要:## 引言 Falcon 是由位于阿布扎比的 [技术创新研究院 (Technology Innovation Institute,TII) ](https://www.tii.ae/) 创建的一系列的新语言模型,其基于 Apache 2.0 许可发布。 **值得注意的是,[Falcon-40B](h
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摘要:## 简介 语音识别是一项将语音转换为文本的技术,想象一下它如何在游戏中发挥作用?发出命令操纵控制面板或者游戏角色、直接与 NPC 对话、提升交互性等等,都有可能。本文将介绍如何使用 Hugging Face Unity API 在 Unity 游戏中集成 SOTA 语音识别功能。 您可以访问 [i
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摘要:每一周,我们的同事都会向社区的成员们发布一些关于 Hugging Face 相关的更新,包括我们的产品和平台更新、社区活动、学习资源和内容更新、开源库和模型更新等,我们将其称之为「Hugging News」,本期 Hugging News 有哪些有趣的消息,快来看看吧! ## 重磅更新 ### St
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摘要:[Hugging Face Unity API](https://github.com/huggingface/unity-api) 提供了一个简单易用的接口,允许开发者在自己的 Unity 项目中方便地访问和使用 Hugging Face AI 模型,已集成到 [Hugging Face Infe
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摘要:## **引言** 本文假设读者已经熟悉文本生成领域波束搜索相关的背景知识,具体可参见博文 [如何生成文本: 通过 Transformers 用不同的解码方法生成文本](https://huggingface.co/blog/zh/how-to-generate)。 与普通的波束搜索不同,**约束*
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摘要:基于 transformer 的编码器-解码器模型是 _表征学习_ 和 _模型架构_ 这两个领域多年研究成果的结晶。本文简要介绍了神经编码器-解码器模型的历史,更多背景知识,建议读者阅读由 Sebastion Ruder 撰写的这篇精彩 [博文](https://ruder.io/a-review-
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摘要:基于 transformer 的编码器-解码器模型是 _表征学习_ 和 _模型架构_ 这两个领域多年研究成果的结晶。本文简要介绍了神经编码器-解码器模型的历史,更多背景知识,建议读者阅读由 Sebastion Ruder 撰写的这篇精彩 [博文](https://ruder.io/a-review-
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摘要:每一周,我们的同事都会向社区的成员们发布一些关于 Hugging Face 相关的更新,包括我们的产品和平台更新、社区活动、学习资源和内容更新、开源库和模型更新等,我们将其称之为「Hugging News」,本期 Hugging News 有哪些有趣的消息,快来看看吧! ## 重磅更新 ### Tr
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摘要:基于 transformer 的编码器-解码器模型是 _表征学习_ 和 _模型架构_ 这两个领域多年研究成果的结晶。本文简要介绍了神经编码器-解码器模型的历史,更多背景知识,建议读者阅读由 Sebastion Ruder 撰写的这篇精彩 [博文](https://ruder.io/a-review-
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