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...
Lysandre DEBUT, Julien CHAUMOND, Thomas WOLF\nHugging Face\n{victor,lysandre,julien,thomas}@huggingface.co\nAbstract\nAs Transfer Learning from large-scale pre-trained models becomes more prevalent\nin Natural Language Processing (NLP), operating these large models in on-theedge...
在本文中,我们将展示如何使用 大语言模型低秩适配 (Low-RankAdaptation 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 Transformers、Accelerate和 PEFT 库。 快速入门: 轻量化微调 (Parameter Efficient Fine-Tuning,PEFT) PEFT 是...
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...
transformers目前已被广泛地应用到各个领域中,hugging face的transformers是一个非常常用的包,在使用预训练的模型时背后是怎么运行的,我们意义来看。 以transformers=4.5.0为例 基本使用: fromtransformersimportBertModel model = BertModel.from_pretrained('base-base-chinese') ...
Hugging Face继续开发了并开源了其他一系列的机器学习工具:Datasets、Tokenizer、Diffusers……这些工具也规范了AI开发的流程,在Hugging Face之前,可以说AI开发以研究人员为主,没有一套规范的工程化方法,Hugging Face则提供了完善的AI工具集并建立了一套事实标准,也使得更多的AI开发者甚至是非AI从业者可以快速上手并...
HugginFace, an open-source repository of pre-trained AI models, is transforming this process. HuggingFace provides many tools for addressing complex medical issues. Predictive modeling, natural language processing, and image classifications are just some of the categories of the more than 460,000 ...
PEFT是 Hugging Face 的一个新的开源库。使用 PEFT 库,无需微调模型的全部参数,即可高效地将预训练语言模型 (Pre-trained Language Model,PLM) 适配到各种下游应用。PEFT 目前支持以下几种方法: LoRA:LORA: LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LANGUAGE MODELS ...
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...
来自Hugging Face的研究员带你回顾并重新认识开源LLM 2023年的大语言模型(LLM),让几乎所有人都燃起了热情。 现在大多数人都知道LLM是什么,以及可以做什么。 人们讨论着它的优缺点,畅想着它的未来, 向往着真正的AGI,又有点担忧自己的命运。 围绕开源与闭源的公开辩论也吸引了广泛的受众。