对标OpenAI，挑战GPT Store
Hugging FaceOpenAI
新智元 2024-02-05
虽然AudioSeal是重要进展，但需要谨慎应用，以克服隐私和伦理风险，确保其可靠性和合法性。😮Gemini的推出可能代表了谷歌在语言模型领域的重大进展。
Hugging Face谷歌
站长之家 2024-02-04
来自抱抱脸（HuggingFace）。它新推出的“HuggingChatAssistant”，也瞄准了让用户免费制定自定义聊天机器人。是的，完全免费，无需像OpenAI那样不开会员就被拒之门外。支持各种开源模型作为底座，像什么Mixtral、Llama2、Meta的CodeLlama啦，您想安排哪个就安排哪个。
OpenAIHugging Face
量子位 2024-02-04
AI繪圖-Stable Diffusion 012- ControlNet 物品類型約束(語義分割) 店小二日記 · Follow · 語義分割(Semantic Segmentation)指的就是針對畫面中每個像素點進行辨別分類(山、河流、人、車、沙發….等)，並將同一類型的區域分塊標註成特定顏色。而ControlNet的控制約束裡就有這一項功能。 從下方圖示就可以很清楚明瞭何謂語義分割 : (上圖來自網站OneFormer : https://huggingface.co/spaces/shi-lab
Stable DiffusionHugging Face
考编改命 2024-02-03
1、前言《微调入门篇:大模型微调的理论学习》我们对大模型微调理论有了基本了解,这篇结合我们现实中常见的场景,进行大模型微调实操部分的了解和学习,之前我有写过类似的文章《实践篇:大模型微调增量预训练实践(二)》利用的MedicalGPT的源码在colab进行操作, 由于MedicalGPT代码比较难以理解,而且模型只能从hugging face上下载,对于一些国内服务器无法访问,我重构了代码,让训练代码更有可读性,并参考LLAMAFactory的项目,增加了modelscope上下载模型,轻松在国
编程Hugging Face
程序猿小三 2024-02-02
英特尔 Extension for Transformers 是什么？ 英特尔 Extension for Transformers是英特尔推出的一个创新工具包，可基于英特尔 架构平台，尤其是第四代英特尔 至强 可扩展处理器（代号 SapphireRapids，SPR）显著加速基于Transformers的大语言模型( LargeLanguageModel,LLM)。其主要特性包括： 通过扩展 Hugging Face transformers API 和利用英特尔 Neural Compressor，为
大语言模型Hugging Face
英特尔技术汇 2024-02-02
最近除了 Codellama-70B 的发布之外，在开源 LLM 领域还有一件大事，不知道大家有没有注意到？那就是疑似 Mistral AI 的闭源大语言模型 （镇司之宝）Mistral Medium 在 Hugging Face 上被泄露了。Mistral AI 是在巴黎的AI创业公司，开源过三款大家耳熟能详的模型，Mistral-7b-Instruct-v0.1，Mistral-7b-Instruct-V0.2 以及第一个 MoE 架构的模型 Mixtral 8*7B，其中 Mixtral 8X7B
Second_State 2024-02-01
人工智能中最引人入胜的话题莫过于深度强化学习 (Deep Reinforcement Learning) 了，我们在 2022 年 12 月 5 日开启了《深度强化学习课程 v2.0》的课程学习，有来自全球众多学员们的参加。课程已经完成更新，并且发布在 Hugging Face 官网https://hf.co/learn/deep-rl-course/感谢人邮老师的提议和社区的支持，我们目前完成了这个课程的中文翻译和出版计划，谢谢本书的译者团队成员：@innovation64、@qiwang067、@xi
Hugging Face人工智能
HuggingFace 2024-01-30
自ChatGPT发布以来，有人称其是统治性一切的模型。Hugging Face创始人兼首席执行官Clem Delangue介绍，Hugging Face平台已经有15000家公司分享了25万个开源模型
Hugging FaceChatGPT
英智未来 2024-01-30
2023 年是 ChatGPT 和 LLM（大型语言模型）之年。 2024 年将是开源 LLM 之年！ 仅 Huggingface 上就有超过 10,000 个开源 LLM 发布，其中最好的模型已经接近 GPT4 性能，且资源需求少得多，用户的隐私/控制也好得多。你是否尝试过在本地运行开源 LLM，例如 Llama2、Mistral、Yi、Mixtral MoE？ 借助由 Rust 和 WasmEdge[1] 提供支持的 LlamaEdge[2]，你现在可以在几分钟内在自己的计算机上启动并运行 LLM 应
ChatGPTHugging FaceGPT-4大语言模型
Second_State 2024-01-30
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