Hugging Face 复现 Infini-Attention 失败:为何仍应继续尝试?
Hugging Face 复现 Google 的 Infini-attention 论文后发现,压缩记忆次数越多,性能反而越差,90% 的时间花在调试收敛问题上。
Hugging Face 复现 Google 的 Infini-attention 论文后发现,压缩记忆次数越多,性能反而越差,90% 的时间花在调试收敛问题上。
Hugging Face 发布 ggml 入门教程,介绍这个专注于 Transformer 推理的 C/C++ 开源机器学习库。教程讲解 ggml_context、ggml_cgraph、ggml_backend 等核心概念,给出在 Ubuntu 上编译运行矩阵乘法示例的完整步骤,并演示了使用 backend、打印计算图和导出 graphviz 格式的方法。
阿布扎比 TII 基于 Mamba 架构发布开源模型 Falcon Mamba 7B,采用 TII Falcon Mamba 7B License 1.0,称在 LLM Leaderboard 两版基准上平均分领先多数同类 Transformer 与 SSM 模型。
推荐理由:原文给出架构设计、训练数据和两版评测基准数字,读者可据此判断无注意力 7B 模型与主流 Transformer 的差距。
Hugging Face 宣布 Transformers 现已提供跨多个热门模型家族的统一工具调用 API,同一份代码可在 Mistral、Cohere、NousResearch 和 Llama 模型间基本无需修改地移植。
推荐理由:原文给出统一工具调用 API 的设计思路和完整代码示例,开源开发者可以照搬接入多个模型家族。
Hugging Face 官方宣布收购总部位于西雅图的 XetHub,团队来自曾在 Apple 构建内部 ML 基础设施的 Yucheng Low、Ajit Banerjee 和 Rajat Arya。
推荐理由:收购方官方说明整合路径,给出了 Git LFS 换自研存储后对大文件更新方式的具体改变和当前 Hub 规模数据。
Hugging Face 与 Albumentations AI 合作推出面向文档图像的多模态数据增强 pipeline,可同时修改图像内容与文本标注,用于 VLM 微调。
Hugging Face 盘点截至 2024 年 8 月 6 日 Hub 上的主要安全功能。所有用户可用细粒度 token、双因素认证(2FA)、GPG commit signing、组织级访问控制,以及自动安全扫描流水线(ClamAV 恶意软件扫描、picklescan 扫描 pickle 文件、trufflehog 扫描密钥)。
Hugging Face 发布教程,介绍如何用 Quanto 对 Diffusers 中的 Transformer 扩散管线(PixArt-Sigma、Stable Diffusion 3、Aura Flow)做 FP8/INT8/INT4 量化以降低显存占用。
Hugging Face 推出 NVIDIA NIM API (serverless) 推理服务,面向 Enterprise Hub 组织,基于 NVIDIA DGX Cloud 的 H100 GPU 按请求计算时间计费,价格为 $8.25/小时(约 $0.0023/秒)。
Hugging Face 在开发 Docmatix 时发现,在其上微调的 Florence-2 在 DocVQA 上表现出色,却因答案格式差异在传统指标上得分很低,额外针对 DocVQA 微调反而被人工评估认为更差。
Meta 发布 Llama 3.1 系列,在 Hugging Face Hub 上线 8B、70B、405B 三个规模共 8 个开放权重模型,上下文长度提升至 128K tokens,支持 8 种语言和工具调用。
推荐理由:官方发布说明覆盖了三个规模、内存需求和量化权重,读者可以据此选择适合自己硬件的部署与微调路径。
Hugging Face 发布教程,演示如何用 WWDC24 的新 Core ML 特性在 Mac 上复现 Mistral 7B 的端侧运行。
推荐理由:原文复现 WWDC24 的 Mistral 7B 端侧运行示例,讲解 MLTensor、状态缓存和 4-bit 量化等新特性与完整转换步骤。
Hugging Face 发布 Docmatix,一个面向文档视觉问答(DocVQA)的大型数据集,含 240 万张图像和 950 万问答对,来自 130 万份 PDF,规模为此前数据集的 240 倍。
Hugging Face 在 TGI 中推出 Multi-LoRA serving,只部署一次基座模型 mistralai/Mistral-7B-v0.1,即可按请求动态选择 LoRA 适配器,一次部署相当于服务多个微调模型。
推荐理由:原文给出部署步骤、显存开销和成本对比数据,读者可以据此评估一次部署服务多个微调模型是否适合自己的场景。
Hugging Face 发布 SmolLM 小型语言模型系列,提供 135M、360M 和 1.7B 三种参数规模,并同步开源训练语料 SmolLM-Corpus。
推荐理由:官方公开了小型模型的数据配比、训练细节和完整语料,同档评测结果与端侧部署信息都可查证,适合关心小模型训练的人参考。
Hugging Face 团队发布教程,讲解如何用 distilabel 从 Argilla 2.0 技术文档合成三元组数据,微调 BAAI/bge-base-en-v1.5 嵌入模型(结合 TripletLoss 与 MatryoshkaLoss)。
Numina 与 Hugging Face 合作微调的 NuminaMath 7B TIR 赢得首届 AIMO Progress Prize,在私有测试集 50 题中解出 29 题。
推荐理由:原文由获奖团队完整给出两阶段微调、SC-TIR 推理和防过拟合验证的做法,方法可迁移到数学推理模型训练。
Hugging Face 正在 Dataset Hub 上试验一项新功能,使用开源 PII 检测工具 Presidio 自动生成数据集中个人身份信息(PII)的报告。报告可帮助开发者在训练前评估数据集的 PII 风险,也帮助数据集所有者在发布前验证其 PII 过滤流程。Hugging Face 还感谢法国 CNIL 在 GDPR 合规方面提供的指导。
TRL 库现已支持对视觉语言模型做 DPO 偏好优化训练,官方博客以 Idefics2-8b 为例给出完整教程。
推荐理由:原文给出从数据格式化、显存估算到 LoRA 量化的完整 DPO 训练流程,读者可直接迁移到自己的 VLM 微调场景。
Hugging Face 宣布 Transformers 与 KerasHub 采用共享模型保存格式,KerasHub 现可直接加载 Hub 上 346,268 个 Transformers 库模型。
推荐理由:官方宣布 Transformers 与 KerasHub 共享模型保存格式,KerasHub 用户可直接加载 Hub 上 300K+ 模型并切换 TensorFlow、JAX 或 PyTorch 后端。
Hugging Face 宣布用户可在 Inference Endpoints 和 Spaces 上使用 Google Cloud TPU v5e 加速 AI 应用。
推荐理由:Hugging Face 官方宣布接入 Google TPU,给出了实例配置和价格,读者可据此评估推理部署的成本选项。
Banque des Territoires(CDC 集团)、Polyconseil 与 Hugging Face 于今年 1 月启动合作,为支持法国学校生态改造计划 EduRénov 构建基于 RAG 的主权数据方案,第一阶段已完成。
Hugging Face 为 Dataset Hub 的 Dataset Search 推出四项新功能:按模态(文本、图像、音频、表格等)、按行数大小、按存储格式、按兼容库筛选。行数信息基于文件元数据,元数据缺失时按前 5GB 内容估算。这些筛选可与 Language、Tasks、Licenses 等现有过滤器组合使用。
Intel 与 MILA 重构了多模态蛋白质语言模型 ProtST,并发布在 Hugging Face Hub 上,演示如何用 Intel Gaudi 2 加速器和 Optimum for Intel Gaudi 库进行推理与微调。
Hugging Face 报告其基于 Transformers Agents 构建的 ReactCodeAgent 在 GAIA 基准上取得佳绩:验证集得分 44.2%,排名第一,领先第二名 4 分;测试集得分 33.3%,排名第二,超过 Microsoft Autogen 的提交,并在最难的 Level 3 题目上拿到最佳平均分。
Google 发布开源大语言模型 Gemma 2,提供 9B 和 27B 两种参数规模,各有 base 与 instruction-tuned 版本,已上架 Hugging Face Hub。
推荐理由:Hugging Face 官方介绍 Gemma 2 四个开放权重模型的技术细节与生态集成,并给出 transformers、TRL 微调和 Inference Endpoints 部署的可用方法。
总部位于多伦多的知识产权 AI 公司 XLSCOUT 联合 Hugging Face Expert Support Program 推出专利嵌入模型 ParaEmbed 2.0,通过在专家精选的多领域专利数据上微调,准确率较 2023 年 10 月发布的 ParaEmbed 1.0 提升 23%。
Hugging Face 发布 Florence-2 微调教程。微软 2024 年 6 月发布的 Florence-2 有 0.2B 和 0.7B 两种规模,官方模型不含 VQA 能力。
Hugging Face 与 Argilla 合作的 Data Is Better Together 计划回顾了开源社区共建数据集的进展。
视觉演示软件公司 Prezi 加入了 Hugging Face Expert Support Program,由专属专家协助其将更小、更高效的开源模型整合进 ML 工作流,包括在管线中引入开源 re-ranker 模型,以比 LLM 更便宜、更快、更好地为演示文稿匹配图片与文本。
Hugging Face 发布 BigCodeBench,用于在无污染的实际编程任务上评估大语言模型,定位为 HumanEval 的新一代继任者。
Hugging Face 发布博客,解释通过 Accelerate 使用 DeepSpeed 与 PyTorch FSDP 训练 Mistral-7B 时结果不一致的原因:DeepSpeed 默认把主权重上转 fp32,而 FSDP 原生不强制上转。
Hugging Face 在 TRL 中推出 RLOO(REINFORCE Leave One-Out)在线 RLHF 训练器,作为 PPO 的替代方案。
Stable Diffusion 3 Medium(2B 参数)现已在 Hugging Face Hub 开放,可通过 🧨 Diffusers 使用,并附 DreamBooth 与 LoRA 训练脚本。
推荐理由:Hugging Face 官方讲解了 SD3 的 MMDiT 架构与 Diffusers 用法,附内存与性能优化数据,可直接迁移到自己的推理和微调流程。
Hugging Face 解释为何要重新设计 Transformers 文档:内容随文本之外的模态、LLM 与优化时代增量堆积,显得杂乱难导航。改版将面向开发者,转向 code-first 和解决方案导向,并以灵活有机的结构取代僵化的 Diátaxis 分类,通过整合而非追加内容来统一文档体验。
Hugging Face 宣布面向 Amazon SageMaker 的 Embedding Container 正式可用(GA),基于 Text Embedding Inference(TEI),支持在 SageMaker 上高效部署嵌入模型以构建 RAG 等生成式 AI 应用。
Artificial Analysis 与 Hugging Face 推出基于人类偏好的 Text to Image 排行榜和 Image Arena,ELO 分数基于 Arena 收集的 45,000 多条人类图像偏好计算,每个模型生成 700 多张图像。
Cubzh 和 Gigax 联合 Hugging Face 发布 NPC-Playground,一个可在浏览器直接体验的 3D 演示,玩家可与 LLM 驱动的 NPC 对话互动。
Hugging Face 将 assisted generation(基于 Speculative Sampling)适配并优化到 Intel Gaudi 处理器,现已合入 Optimum Habana,通过 .generate() 的 assistant_model 参数指定 draft 模型即可使用。
Hugging Face 通报其 Spaces 平台遭未授权访问,部分 Spaces 秘钥可能被读取,官方已撤销相关 HF token 并邮件通知受影响用户。官方建议用户刷新密钥或改用细粒度访问 token,已移除 org token、为 Spaces 秘钥部署 KMS,并计划在功能对齐后弃用经典读写 token,同时已报警并向数据保护机构报告。
推荐理由:官方通报了 Spaces 秘钥未授权访问事件、已撤销的 token 范围和 KMS 等整改措施,受影响用户可据此排查自身密钥。