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摘要: 关于 BigCode BigCode 是由 Hugging Face 和 ServiceNow 共同领导的开放式科学合作项目,该项目致力于开发负责任的代码大模型。 StarCoder 简介 StarCoder 和 StarCoderBase 是针对代码的大语言模型 (代码 LLM),模型基于 Git 阅读全文
posted @ 2023-05-08 23:15 HuggingFace 阅读(5366) 评论(0) 推荐(1) 编辑
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! StarCoder: 最新的 阅读全文
posted @ 2023-05-06 17:52 HuggingFace 阅读(150) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 如 ChatGPT,GPT-4,Claude语言模型 之强大,因为它们采用了 基于人类反馈的强化学习 (Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF) 来使之更符合我们的使用场景。 本博客旨在展示用 RLHF 训练一个 LLaMA 模型,以回答 S 阅读全文
posted @ 2023-05-05 11:15 HuggingFace 阅读(766) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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! Hugging Chat 来 阅读全文
posted @ 2023-04-29 23:39 HuggingFace 阅读(743) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 在巨量文本数据下训练的大语言模型非常擅长生成现实文本。但是,这些模型通常会显现出一些不良行为像泄露个人信息 (比如社会保险号) 和生成错误信息,偏置,仇恨或有毒内容。举个例子,众所周知,GPT3 的早期版本就表现出性别歧视 (如下图) 与 仇恨穆斯林言论 的情况。 一旦我们在使用大语言模型时发现了这 阅读全文
posted @ 2023-04-27 23:41 HuggingFace 阅读(109) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 引言 语言模型一直在变大。截至撰写本文时,PaLM 有 5400 亿参数,OPT、GPT-3 和 BLOOM 有大约 1760 亿参数,而且我们仍在继续朝着更大的模型发展。下图总结了最近的一些语言模型的尺寸。 由于这些模型很大,因此它们很难在一般的设备上运行。举个例子,仅推理 BLOOM-176B 阅读全文
posted @ 2023-04-25 23:41 HuggingFace 阅读(656) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 简介 近年来,随着以 OpenAI GPT2 模型 为代表的基于数百万网页数据训练的大型 Transformer 语言模型的兴起,开放域语言生成领域吸引了越来越多的关注。开放域中的条件语言生成效果令人印象深刻,典型的例子有: GPT2 在独角兽话题上的精彩续写,XLNet 以及 使用 CTRL 模型 阅读全文
posted @ 2023-04-24 23:21 HuggingFace 阅读(1211) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: 作者:Tiezhen、Adina、Luke Hugging Face 的中国社区成立已经有五个月之久,我们也非常高兴的看到 Hugging Face 相关的中文内容在各个平台广受好评,我们也注意到,Hugging Face Hub 上有众多国内开发者们的创新和贡献。因此,我们非常高兴的宣布: 欢迎来 阅读全文
posted @ 2023-04-21 21:51 HuggingFace 阅读(1863) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: 4 月 25 日,我们将联合 Datawhale 团队组织 AIGC 主题学习活动「ChatGPT 从入门到应用」,欢迎大家参加! Datawhale 社区介绍 Datawhale 是一个专注于数据科学与 AI 领域的开源组织,汇集了众多领域院校和知名企业的优秀学习者,聚合了一群有开源精神和探索精神 阅读全文
posted @ 2023-04-21 11:40 HuggingFace 阅读(430) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 🤗 使命: 开放和优秀的机器学习 在我们的使命中,我们致力于推动机器学习 (ML) 的民主化,我们在研究如何支持 ML 社区工作并有助于检查危害和防止可能的危害发生。开放式的发展和科学可以分散力量,让许多人集体开展反映他们需求和价值的 AI 研究工作。虽然 开放性使得更广泛的观点能够为研究和整个 阅读全文
posted @ 2023-04-19 22:04 HuggingFace 阅读(203) 评论(0) 推荐(1) 编辑
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