Hugging Face 专门开发用于构建机器学习应用的工具。该公司的代表产品是其为自然语言处理应用构建的 transformers 库,以及允许用户共享机器学习模型和数据集的平台 大模型平台 hugging face 国内对标 -- 百度千帆 百度智能云千帆大模型平台(以下简称千帆或千帆大模型平台)是面向企业开发者的一站式大模型开发及服务运行...
1. 多种型号可供选择:Hugging Face 库提供了大量预训练的 NLP 模型,包括针对语言翻译、问答和文本分类等任务进行训练的模型。这使得选择满足您确切要求的型号变得简单。 2. 跨平台兼容性:Hugging Face 库与 TensorFlow、PyTorch 和 Keras 等标准深度学习系统兼容,可以轻松集成到您现有的工作流程中。 3. 简单的微调...
凭借开源获得了万众瞩目的 Hugging Face,也格外注重社区的建设,而刚刚诞生不久的 Hugging Face Hub,现在俨然已经成为 AI 开发者的大本营。Hugging Face Hub 是一个探索、实验、合作,并建立机器学习技术的中心场所。在这里任何人都可以分享和探索模型、数据集等,大家轻松合作,共同构建机器学习模型,Hugging Face Hub...
Whisper 是当前最先进的开源语音识别模型之一,毫无疑问,也是应用最广泛的模型。如果你想部署 Whisper 模型,Hugging Face推理终端能够让你开箱即用地轻松部署任何 Whisper 模型。但是,如果你还想叠加其它功能,如用于分辨不同说话人的说话人分割,或用于投机解码的辅助生成,事情就有点麻烦了。因为此时你需要将 Whisper 和...
命名实体识别(NER)是自然语言处理中的一项关键任务,旨在从文本中识别并提取出具有特定意义的实体,如人名、地名、组织机构名等。通过NER,计算机可以更好地理解文本,帮助我们从海量文本数据中快速获取有用信息,是许多NLP应用的基础,如信息提取、问答系统等。
5月16日,Hugging Face首次登上了福布斯北美人工智能50强榜单。 7月2号,参数总量达1760亿的BLOOM大模型经过为期117天的训练宣告完成,其参数总量恰好比OpenAI已经发布了近三年的GPT-3多10亿。 当时间来到2022年8月,在美国科罗拉多州博览会所举办的艺术比赛中,一幅名为《太空歌剧院》的AI生成画作,力压参赛的所有其...
可以假设,Hugging Face会在模型被上传之前,对其进行评估。但是,如果恶意模型也通过基准测试了呢?事实上,对已经通过基准测试的现有LLM进行外科手术式修改,是相当容易的。完全可以做到修改特定的事实,并且LLM仍然通过基准测试。可以通过编辑,让GPT模型认为埃菲尔铁塔在罗马 为了创建这个恶意模型,我们可以使用Rank-One ...
一、拥抱数据集(Hugging Face)简介Hugging Face是一个开源的机器学习库,提供了大量预训练模型和数据集。通过使用Hugging Face,你可以轻松地加载、转换和使用各种机器学习模型。本教程将重点关注如何使用Hugging Face进行中文文本的预处理。二、中文文本预处理中文文本预处理是自然语言处理(NLP)中的重要步骤,包括分词、去除...
Hugging Face 是一个开源库,用于构建、训练和部署最先进的 NLP 模型。Hugging Face 提供了两个主要的库,用于模型的transformers 和用于数据集的datasets 。可以直接使用 pip 安装它们。 代码语言:javascript 复制 pip install transformers datasets Pipeline