大语言模型的生产部署存在两个主要的挑战，一个是需要大量的参数，一个是需要处理非常长的用于表示上下文信息的输入序列。Hugging Face基于他们提供大模型服务的经验分享了一些克服这些障碍的技术。...【查看原文】
PatrickvonPlaten在文中介绍的HuggingFace研究的三种技术是降低数值精度、使用一种叫作FlashAttention的注意力算法，以及使用专门的推理架构。对于需要处理大型文本输入任务的大语…
Hugging Face大语言模型
InfoQ 2023-10-15
[更新于 2023 年 7 月 23 日: 添加 Llama 2。]文本生成和对话技术已经出现多年了。早期的挑战在于通过设置参数和分辨偏差，同时控制好文本忠实性和多样性。更忠实的输出一般更缺少创造性，并且和原始训练数据更加接近，也更不像人话。最近的研究克服了这些困难，并且友好的交互页面能让每个人尝试这些模型。如 ChatGPT 的服务，已经把亮点放在强大的模型如 GPT-4，并且引发了爆发式的开源替代品变成主流如 Llama。我们认为这些技术将持续很长一段时间，并且会越来越集成到日常产品中。这篇博客分成一
Hugging FaceChatGPTGPT-4大语言模型LLaMA
HuggingFace 2023-08-09
大型语言模型，如OpenAI的GPT-4或谷歌的PaLM，已经席卷了人工智能世界。然而，大多数公司目前没有能力培训这些模型，完全依赖少数大型科技公司作为技术提供商。在本篇文章当中，我们将用Replit团队的实际经验，来概述如何训练LLM，从原始数据到面向用户的生产环境中的部署，在这一过程中面临的工程挑战，以及我们如何利用构成现代LLM堆栈的供应商：Databricks、Hugging face和MosaicML。虽然我们的模型主要用于代码生成的用例，但所讨论的技术和经验教训适用于所有类型的LLM
Hugging FaceGPT-4大语言模型OpenAI谷歌
AI研习所 2023-07-13
2016年，两位怀揣梦想的法国人Clem Delangue和Julien Chaumond在巴黎创立了HuggingFace公司。最初致力于研发聊天机器人，为青少年找点乐子，打发下时间。后来
Hugging Face编程
colorknight 2023-10-08
构建大语言模型的应用时，除了质量外，速度和成本也是不可或缺的考量因素。 对于消费者应用和聊天体验而言，快速响应是吸引用户参与的关键。
大语言模型Hugging Face
优弧 2024-05-07
持续用力推动房地产市场止跌回稳
丁祖昱评楼市 2024-12-26
海外短剧APP市场竞争加剧，中国公司主导。
DataEye 2024-12-26
城投下场做公寓，谨记相关“注意事项”
空间秘探 2024-12-26
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Tech星球 2024-12-26
“钞能力”碾压年轻人，中老年追星也疯狂。
从小县城到“大基地”
家居新范式 2024-12-26
重点关注IPM领域，产品应用于新能源、家用电器、工业变频等场景。
林晴晴 2024-12-26
“很多人认为我们做这个是为了卖皮肤，但事实恰恰相反。”
手游那点事 2024-12-26
2024年已经进入倒计时，支付宝想要的内容化实现了吗？
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