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2024年10月13日
揭秘 FineVideo 数据集构建的背后的秘密
摘要:
开放视频数据集稀缺,因此减缓了开源视频 AI 的发展。为此,我们构建了 FineVideo,这是一个包含 43,000 个视频的数据集,总时长为 3,400 小时,并带有丰富的描述、叙事细节、场景分割和问答对。 FineVideo 包含高度多样化的视频和元数据集合,使其成为训练模型理解视频内容、训练
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posted @ 2024-10-13 09:25 HuggingFace
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2024年10月10日
Gradio 5 稳定版正式发布
摘要:
在过去的几个月里,我们一直在努力工作,今天,我们想向大家展示成果:Gradio 5 稳定版现已发布。 有了 Gradio 5,开发者可以构建 生产级的机器学习 Web 应用,这些应用不仅性能优越、可扩展、设计精美、易于访问,而且还遵循了最佳的 Web 安全实践。更重要的是,只需几行 Python 代
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posted @ 2024-10-10 20:15 HuggingFace
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2024年9月29日
将 LLMs 精调至 1.58 比特: 使极端量化变简单
摘要:
随着大语言模型 (LLMs) 规模和复杂性的增长,寻找减少它们的计算和能耗的方法已成为一个关键挑战。一种流行的解决方案是量化,其中参数的精度从标准的 16 位浮点 (FP16) 或 32 位浮点 (FP32) 降低到 8 位或 4 位等低位格式。虽然这种方法显著减少了内存使用量并加快了计算速度,但往
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posted @ 2024-09-29 14:14 HuggingFace
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2024年9月26日
HuggingChat macOS 版现已发布
摘要:
Hugging Face 的开源聊天应用程序 Hugging Chat,现已推出适用于 macOS 的版本。 主要特点 Hugging Chat macOS 版本具有以下亮点: 强大的模型支持: 用户可以一键访问多个顶尖的开源大语言模型,包括 Qwen 2.5 72B、Command R+、Phi
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posted @ 2024-09-26 20:28 HuggingFace
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对 LLM 工具使用进行统一
摘要:
我们为 LLM 确立了一个跨模型的 统一工具调用 API。有了它,你就可以在不同的模型上使用相同的代码,在 Mistral、Cohere、NousResearch 或 Llama 等模型间自由切换,而无需或很少需要根据模型更改工具调用相关的代码。此外,我们还在 transformers 中新增了一些
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posted @ 2024-09-26 10:16 HuggingFace
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2024年9月24日
Accelerate 1.0.0
摘要:
Accelerate 发展概况 在三年半以前、项目发起之初时,Accelerate 的目标还只是制作一个简单框架,通过一个低层的抽象来简化多 GPU 或 TPU 训练,以此替代原生的 PyTorch 训练流程: 自此,Accelerate 开始不断扩展,逐渐成为一个有多方面能力的代码库。当前,像 L
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posted @ 2024-09-24 13:51 HuggingFace
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Hugging Face 论文平台 Daily Papers 功能全解析
摘要:
文/ Adeena, 在快速发展的研究领域,保持对最新进展的关注至关重要。为了帮助开发者和研究人员跟踪 AI 领域的前沿动态,Hugging Face 推出了 Daily Papers 页面。自发布以来,Daily Papers 已展示了由 AK 和社区研究人员精心挑选的高质量研究。在过去一年里,已
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posted @ 2024-09-24 13:34 HuggingFace
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2024年9月12日
通过打包 Flash Attention 来提升 Hugging Face 训练效率
摘要: 简单概述 现在,在 Hugging Face 中,使用打包的指令调整示例 (无需填充) 进行训练已与 Flash Attention 2 兼容,这要归功于一个 最近的 PR 以及新的 DataCollatorWithFlattening。 它可以在保持收敛质量的同时,将训练吞吐量提高多达 2 倍。继
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posted @ 2024-09-12 12:23 HuggingFace
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2024年9月5日
Falcon Mamba: 首个高效的无注意力机制 7B 模型
摘要: Falcon Mamba 是由阿布扎比的 Technology Innovation Institute (TII) 开发并基于 TII Falcon Mamba 7B License 1.0 的开放获取模型。该模型是开放获取的,所以任何人都可以在 Hugging Face 生态系统中 这里 使用它
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posted @ 2024-09-05 21:25 HuggingFace
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LAVE: 使用 LLM 对 Docmatix 进行零样本 VQA 评估 - 我们还需要微调吗?
摘要:
在开发 Docmatix 时,我们发现经其微调的 Florence-2 在 DocVQA 任务上表现出色,但在基准测试中得分仍比较低。为了提高基准测试得分,我们必须在 DocVQA 数据集上进一步对模型进行微调,以学习该基准测试的语法风格。有意思的是,人类评估者认为经额外微调后,模型的表现似乎反而不
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posted @ 2024-09-05 11:05 HuggingFace
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1. Re:现在 Llama 具备视觉能力并可以在你的设备上运行 - 欢迎使用 Llama 3.2
话说有没有人微调这个模型来识别数学公式的呢
--布布1314
2. Re:使用 Transformers 为多语种语音识别任务微调 Whisper 模型
可以
--bchuiJNKHJII
3. Re:开源开发者指南:欧盟《人工智能法案》解读
有些国家的AI就是用于上面的这几类风险中的, 人脸识别,催缴的电话外呼,有的公司还为此申请了专利
--码农加一
4. Re:为数据集而生的 SQL 控制台
感谢分享
--潇洒人生梦
5. Re:Hugging Face 论文平台 Daily Papers 功能全解析
支持!!!
--南风丶丶
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