在 2023 年，大型语言模型（Large Language Models，简称 LLMs）受到了公众的广泛关注，许多人对这些模型的本质及其功能有了基本的了解。是否开源的议题同样引起了广泛的讨论。在 Hugging Face，我们对开源模型抱有极大热情。开源模型的优势在于，它们不仅促进了研究的可复制性，还鼓励社区参与到人工智能模型的开发中来...
在2023 年,大型语言模型(Large Language Models,简称 LLMs)受到了公众的广泛关注,许多人对这些模型的本质及其功能有了基本的了解。是否开源的议题同样引起了广泛的讨论。在 Hugging Face,我们对开源模型抱有极大热情。开源模型的优势在于,它们不仅促进了研究的可复制性,还鼓励社区参与到人工智能模型的开发中来,这样做...
为了解决这个问题,Hugging Face 发布了text-generation-inference(TGI),这是一个开源的大语言模型部署解决方案,它使用了 Rust、Python 和 gRPC。TGI 被整合到了 Hugging Face 的推理解决方案中,包括Inference Endpoints和Inference API,所以你能通过简单几次点击创建优化过的服务接入点,或是向 Hugging Face 的推理 API...
在2023 年,大型语言模型(Large Language Models,简称 LLMs)受到了公众的广泛关注,许多人对这些模型的本质及其功能有了基本的了解。是否开源的议题同样引起了广泛的讨论。在 Hugging Face,我们对开源模型抱有极大热情。开源模型的优势在于,它们不仅促进了研究的可复制性,还鼓励社区参与到人工智能模型的开发中来,这样做...
在2023 年,大型语言模型(Large Language Models,简称 LLMs)受到了公众的广泛关注,许多人对这些模型的本质及其功能有了基本的了解。是否开源的议题同样引起了广泛的讨论。在 Hugging Face,我们对开源模型抱有极大热情。开源模型的优势在于,它们不仅促进了研究的可复制性,还鼓励社区参与到人工智能模型的开发中来,这样做...
在2023 年,大型语言模型(Large Language Models,简称 LLMs)受到了公众的广泛关注,许多人对这些模型的本质及其功能有了基本的了解。是否开源的议题同样引起了广泛的讨论。在 Hugging Face,我们对开源模型抱有极大热情。开源模型的优势在于,它们不仅促进了研究的可复制性,还鼓励社区参与到人工智能模型的开发中来,这样做...
其中,条件语言模型(Causal Language Models)在文本生成领域具有广泛的应用。著名的例子包括OpenAI的GPT-3和Meta AI的Llama。这些模型通过学习大量的文本数据,能够生成连贯、有意义的文本内容。 大语言模型 大语言模型是指具有庞大参数规模的神经网络模型,如GPT-3和Llama。它们通过大量的训练数据,获得了强大的文本生成能力...
Hugging Face CEO预测较小的 AI 模型将在 2024 年占据主导地位 2024年将是人工智能的一个重要转折点，小型语言模型（Small Language Models，SLMs）的崛起将成为这一年的主要趋势。随着企业对效率、成本效益和可访问性的追求，SLMs有望重新塑造人工智能的格局。Hugging Face的联合创始人兼首席执行官Clam Delangue 这...
文本生成的简明背景许可证Hugging Face 的生态中面向大语言模型的服务参数高效的微调 文本生成的简明背景 文本生成模型本质上是以补全文本或者根据提示词生成文本为目的训练的。补全文本的模型被称之为条件语言模型 (Causal Language Models)，有著名的例子比如 OpenAI 的 GPT-3 和 Meta AI 的 Llama。Causal LM Output...
在本文中,我们将展示如何使用 大语言模型低秩适配 (Low-Rank Adaptation of Large Language Models,LoRA) 技术在单 GPU 上微调 110 亿参数的 FLAN-T5 XXL 模型。在此过程中,我们会使用到 Hugging Face 的 Tran…