Prover-Verifier Games 如何提升语言模型输出的可读性
OpenAI 探讨了 prover-verifier games(证明者-验证者博弈)如何提升语言模型输出的可读性。该方法使 AI 给出的解决方案更清晰、更易验证,对人类和机器而言都更值得信赖。
OpenAI 探讨了 prover-verifier games(证明者-验证者博弈)如何提升语言模型输出的可读性。该方法使 AI 给出的解决方案更清晰、更易验证,对人类和机器而言都更值得信赖。
Mistral AI 发布 Mathstral,一个基于 Mistral 7B、面向 STEM 复杂多步推理的指令模型,与 Project Numina 合作产出,权重托管在 HuggingFace。
Mistral AI 发布 Mamba 架构的 Codestral Mamba,在 Albert Gu 和 Tri Dao 协助下训练,具备线性时间推理和理论无限序列建模能力,已测试 256k token 的上下文检索,参数量 7,285,403,648。
推荐理由:官方介绍了 Mamba 架构在线性推理和长序列上的特点、部署方式与许可证差异,读者可据此评估本地编码助手的可行性。
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。
OpenAI 与洛斯阿拉莫斯国家实验室宣布建立研究合作关系,双方将共同开发安全评估方法,用于评估和衡量前沿模型相关的生物能力与风险。
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。
OpenAI 发布基于 GPT-4 的模型 CriticGPT,它能对 ChatGPT 的回复撰写批评意见,帮助人类训练员在 RLHF 过程中发现错误。
推荐理由:基于 GPT-4 的 CriticGPT 为 ChatGPT 回复写批评意见,帮助人类训练员在 RLHF 中发现错误。
OpenAI 与 TIME 达成战略合作,利用其 101 年档案内容增强模型回答,并提供指向 Time.com 报道的链接。
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 伦理与社会通讯第 6 期探讨 AI 数据质量:Reddit 与 Google 的内容合作因 RAG 搜索引擎输出“披萨加胶水”等错误推荐而受挫,说明并非所有数据都同样优质。好数据的关键在于与任务匹配,需具备相关性、全面性、时效性并缓解偏见。文章还阐述高质量数据可提升模型性能、鲁棒性、效率与可复现性,并建议通过去重、内容过滤、人工反馈和数据治理框架来保障质量。
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。
OpenAI 官方宣布收购 Rockset。本次公告仅含标题,未提供更多交易细节。
OpenAI 推出网络安全资助计划,支持网络安全领域的创新研究及 AI 技术在其中的应用。该计划面向防御者,旨在推动 AI 与网络安全的融合。
OpenAI 介绍了一致性模型训练的改进技术。一致性模型是一类新兴生成模型,无需对抗训练即可一步生成高质量数据样本。
Consistency Models 是 OpenAI 发布的一项生成模型研究,针对扩散模型的问题提出改进。扩散模型虽显著推进了图像、音频和视频生成,但其依赖的迭代采样过程导致生成速度慢。
OpenAI 提出一种整体化方法,用于构建健壮且实用的自然语言分类系统,服务真实世界的内容审核场景。该方案聚焦undesired content(不良内容)检测的实际落地,兼顾系统稳健性与可用性。
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。
Paf 在全公司采用 ChatGPT Enterprise,工程师每天使用 custom GPTs 加速日常开发任务,并将 ChatGPT Enterprise 集成到 grit:lab 编程学院(gritlab.ax),以 AI 增强的系统架构思维培养下一代软件开发者。目前 Paf 有 70% 的员工活跃使用 ChatGPT Enterprise,覆盖财务、HR、市场和客户支持等业务团队。
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。
Color Health 与 OpenAI 合作推出 Cancer Copilot 应用,利用 GPT-4o 识别缺失的诊断检查并生成个性化工作计划,帮助医护人员就癌症筛查和治疗做出循证决策,加速患者获得治疗的进程。
OpenAI 宣布任命美国陆军退役上将 Paul M. Nakasone 进入董事会,其将为不断扩大的董事会带来网络安全经验,并将加入董事会的安全与保障委员会。
推荐理由:官方宣布美国陆军退役上将 Paul M. Nakasone 加入董事会并进入安全与保障委员会,读者可据此关注其网络安全背景对公司安全方向的影响。
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。
OpenAI 与 Apple 宣布建立合作关系,将 ChatGPT 整合到 Apple 体验中。本次为官方简短公告,未提供更多整合细节。
推荐理由:原文出自 OpenAI 官方公告,说明合作双方和整合方向,可作为了解两家公司合作基本事实的入口。
OpenAI 宣布迎来两位高管:Sarah Friar 出任 CFO,Kevin Weil 出任 CPO。
OpenAI 深入解析其文生语音模型 Voice Engine 的技术原理,并介绍围绕它开展的安全研究。文章探讨了该模型背后的技术机制。
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。