摘要:
介绍 基于语言、视觉和语音的 Transformer 模型越来越大,以支持终端用户复杂的多模态用例。增加模型大小直接影响训练这些模型所需的资源,并随着模型大小的增加而扩展它们。Hugging Face 和微软的 ONNX Runtime 团队正在一起努力,在微调大型语言、语音和视觉模型方面取得进步。 阅读全文
摘要:
动机 基于 Transformers 架构的大型语言模型 (LLM),如 GPT、T5 和 BERT,已经在各种自然语言处理 (NLP) 任务中取得了最先进的结果。此外,还开始涉足其他领域,例如计算机视觉 (CV) (VIT、Stable Diffusion、LayoutLM) 和音频 (Whisp 阅读全文
摘要:
本文将介绍来自 Salesforce 研究院的 BLIP-2 模型,它支持一整套最先进的视觉语言模型,且已集成入 🤗 Transformers。 我们将向你展示如何将其用于图像字幕生成、有提示图像字幕生成、视觉问答及基于聊天的提示这些应用场景。 简介 近年来,计算机视觉和自然语言处理领域各自都取得 阅读全文
摘要:
人类学习本质上是多模态 (multi-modal) 的,因为联合利用多种感官有助于我们更好地理解和分析新信息。理所当然地,多模态学习的最新进展即是从这一人类学习过程的有效性中汲取灵感,创建可以利用图像、视频、文本、音频、肢体语言、面部表情和生理信号等各种模态信息来处理和链接信息的模型。 自 2021 阅读全文
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」。 产品更新 🤗Space 应用支持使用模版了 只需点击几下,即可轻松构建、部署和共享你最喜 阅读全文
摘要:
在 最近的一篇文章 中,我们介绍了代号为 Sapphire Rapids 的第四代英特尔至强 CPU 及其新的先进矩阵扩展 (AMX) 指令集。通过使用 Amazon EC2 上的 Sapphire Rapids 服务器集群并结合相应的英特尔优化库,如 英特尔 PyTorch 扩展 (IPEX),我 阅读全文
摘要:
在《使用 🤗 Transformers 进行概率时间序列预测》的第一部分里,我们为大家介绍了传统时间序列预测和基于 Transformers 的方法,也一步步准备好了训练所需的数据集并定义了环境、模型、转换和 InstanceSplitter。本篇内容将包含从数据加载器,到前向传播、训练、推理和展 阅读全文
摘要:
介绍 时间序列预测是一个重要的科学和商业问题,因此最近通过使用基于深度学习 而不是经典方法的模型也涌现出诸多创新。ARIMA 等经典方法与新颖的深度学习方法之间的一个重要区别如下。 概率预测 通常,经典方法针对数据集中的每个时间序列单独拟合。这些通常被称为“单一”或“局部”方法。然而,当处理某些应用 阅读全文
摘要:
译者按: 最近一段时间,ChatGPT 作为一个现象级应用迅速蹿红,也带动了对其背后的大语言模型 (LLM) 的讨论,这些讨论甚至出了 AI 技术圈,颇有些到了街谈巷议的程度。在 AI 技术圈,关于 LLM 和小模型的讨论在此之前已经持续了不短的时间,处于不同生态位置和产业环节的人都有表达自己的观点 阅读全文
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」。 产品更新 享用由 A100 GPU 强力支持的超快速机器学习推理 Hugging Face 阅读全文