Meta发布最新开源模型Llama3，号称“有史以来最强大的开源大模型”。在Llama3发布后没多久，就破纪录地登顶了全球开源AI社区HuggingFace排行榜，还使Meta股价在大盘小跌的情况下上涨了1.54%，影响力可见一斑。
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ITheat热点科技 2024-04-19
大模型之家讯 当地时间4月18日晚间，Meta终于正式发布全新一代开源模型Llama3。作为一款备受瞩目的大型模型，Llama3的发布立刻在全球范围内引起了广泛的关注和讨论。Llama3目前已经登陆其官方网站和知名平台Hugging Face，成为了人工智能领域的一大焦点。值得一提的是，尽管商业使用受到一定条件的限制（月活跃用户不得超过7亿），但基本上仍然可以算作是免费商用。大模型了解到，这次发布的Llama3涵盖了两个版本，即8B和70B，为各种广泛应用提供了强大的支持。按照Meta的说法，Llama
人工智能源大模型LLaMAHugging Face
速途元宇宙研究院 2024-04-19
欢迎阅读《Hugging Face Transformers 萌新完全指南》，本指南面向那些意欲了解有关如何使用开源 ML 的基本知识的人群。我们的目标是揭开 Hugging Face Transfo
Hugging Face
HuggingFace 2024-04-17
前言 对 AI 而言,代码生成技术无疑是近年来最引人瞩目的领域之一。从OpenAI推出的Codex,到谷歌DeepMind的AlphaCode,再到HuggingFace的StarCoder,这些代码
北大编程OpenAI谷歌
努力犯错玩AI 2024-04-16
近日，云安全提供商Wiz发现上传到HuggingFace的生成式AI模型存在两个关键的架构缺陷。在最新发表的一篇博文中，WizResearch描述了这两个缺陷及其可能给AI即服务提供商带来的风险。共享推理基础…
Hugging Face生成式AI
FreeBuf 官方 2024-04-13
今天，“在 Google Cloud 上部署”功能正式上线！这是 Hugging Face Hub 上的一个新功能，让开发者可以轻松地将数千个基础模型使用 Vertex AI 或 Google Kubernetes Engine (GKE) 部署到 Google Cloud。Model Garden (模型库) 是 Google Cloud Vertex AI 平台的一个工具，用户能够发现、定制和部署来自 Google 及其合作伙伴的各种模型。不论是在 Hugging Face 模型页面还是在 Verte
谷歌大语言模型Hugging Face
HuggingFace 2024-04-12
我们想向大家宣布: 部署到 Cloudflare Workers AI 服务 正式上线，这是 Hugging Face Hub 平台上的一项新服务，它使得通过 Cloudflare 边缘数据中心部署的先进 GPU、轻松使用开放模型作为无服务器 API 成为可能。我们将把 Hugging Face 上一些最受欢迎的开放模型整合到 Cloudflare Workers AI 中，这一切都得益于我们的生产环境部署的解决方案，例如文本生成推理 (TGI)。文本生成推理 (TGI) https://github.c
Hugging FaceGitHub
HuggingFace 2024-04-08
4月7日消息，阿里云通义千问开源320亿参数模型Qwen1.5-32B，可最大限度兼顾性能、效率和内存占用的平衡，为企业和开发者提供更高性价比的模型选择。目前，通义千问共开源了7款大语言模型，在海内外开源社区累计下载量突破300万。通义千问此前已开源5亿、18亿、40亿、70亿、140亿和720亿参数的6款大语言模型并均已升级至1.5版本，其中，几款小尺寸模型可便捷地在端侧部署，720亿参数模型则拥有业界领先的性能，多次登上HuggingFace等模型榜单。此次开源的320亿参数模型，将在性能、效率和内存占用之间实现更理想的平衡，例如，相比14B模型，32B在智能体场景下能力更强；相比72B，32B的推理成本更低。通义千问团队希望32B开源模型能为下游应用提供更好的解决方案。基础能力方面，通义千问320亿参数模型在MMLU、GSM8K、HumanEval、BBH等多个测评中表现优异，性能接近通义千问720亿参数模型，远超其他300亿级参数模型。Chat模型方面，Qwen1.5-32B-Chat模型在MT-Bench评测得分超过8分，与Qwen1.5-72B-Chat之间的差距相对较小。多语言能力方面，通义千问团队选取了包括阿拉伯语、西班牙语、法语、日语、韩语等在内的12种语言，在考试、理解、数学及翻译等多个领域做了测评。Qwen1.5-32B的多语言能力只略逊于通义千问720亿参数模型。
通义千问Hugging Face大语言模型
2024-04-07
1.创建conda环境 2.下载InternLM-Chat-1.8B模型 3.运行demo Hugging Face、ModelScope、OpenXLab模型下载 Hugging Face： 创建py文件，import os # 下载模型 os.system('huggingface-cli download --resume-download internlm/internlm2-chat-7b --local-dir your_path') ModelScope： 安装依赖pip install m
lurkO 2024-04-02
嵌入模型在很多场合都有广泛应用，如检索、重排、聚类以及分类。近年来，研究界在嵌入模型领域取得了很大的进展，这些进展大大提高了基于语义的应用的竞争力。BGE、GTE以及E5等模型在MTEB基准上长期霸榜，在某些情况下甚至优于私有的嵌入服务。Hugging Face 模型 hub 提供了多种尺寸的嵌入模型，从轻量级 (100-350M 参数) 到 7B (如Salesforce/SFR-Embedding-Mistral) 一应俱全。不少基于语义搜索的应用会选用基于编码器架构的轻量级模型作为其嵌入模型，此时，
HuggingFace 2024-04-02
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