Intel Sapphire RapidsでPyTorch Transformersを高速化 - パート2
Intel Sapphire RapidsプロセッサがPyTorch Transformersの推論速度を大幅に向上させました。
AI&Tech、もう追いかけなくていい。
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研究
2252件
Vision-Languageモデルの深掘り
画像とテキストを同時に理解するVision-Languageモデル（VLM）の進化と応用が解説されています。
Hugging Faceにおけるコンピュータビジョンの現状
Hugging Faceがコンピュータビジョン分野での進捗と将来の展望を共有しました。
LoRAを用いた効率的なStable Diffusionファインチューニング
Stable DiffusionモデルのファインチューニングをLoRA技術で効率化する方法が紹介されました。
対話エージェントを「有用」にするものは何か？
Hugging Faceが対話エージェントの有用性を評価するためのフレームワークを提案しました。
Optimum+ONNX Runtime - Hugging Faceモデルのより簡単で高速なトレーニング
Hugging FaceのOptimumライブラリがONNX Runtimeと統合され、モデルのトレーニングが高速化されました。
Mask2FormerとOneFormerによる汎用画像セグメンテーション
Mask2FormerとOneFormerという2つのモデルが、画像セグメンテーションの様々なタスクで高い性能を示してい…
Hugging Face HubへPaddlePaddleを歓迎
Hugging Face HubがBaiduの深層学習フレームワークPaddlePaddleを統合しました。
Hugging Face DatasetsとTransformersによる画像類似性検索
Hugging FaceのDatasetsとTransformersライブラリを用いて、効率的な画像類似性検索システムを構築する方…
グラフ機械学習の紹介
Hugging Faceがグラフ機械学習の基礎と応用についての入門記事を公開しました。
Intel Sapphire RapidsでPyTorch Transformersを高速化 - パート1
Intel Sapphire RapidsプロセッサがPyTorch Transformersの推論性能を大幅に向上させました。
N
継続学習の力
OpenAIの研究者が、AIの継続学習の重要性について語っています。