Hugging FaceモデルとGradio 2.0の活用と組み合わせ
Hugging FaceモデルをGradio 2.0で簡単に利用・組み合わせる方法が紹介されました。
AI&Tech、もう追いかけなくていい。
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研究
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OpenAI Scholars 2021: 最終プロジェクト
OpenAI Scholars 2021プログラムの参加者が6ヶ月のメンターシップを終え、オープンソースの研究プロジェク…
CPU上でのBERT推論のスケーリングアップ（パート1）
Hugging FaceがCPU上でのBERT推論を高速化する手法について解説しました。
🤗 Accelerateの紹介
Hugging Faceが大規模モデルの分散学習を簡素化するライブラリ「Accelerate」を発表しました。
分散学習：Hugging Face TransformersとAmazon SageMakerでBART/T5を要約タスク向けに学習
Hugging Face TransformersとAmazon SageMakerを使い、BART/T5モデルを分散学習で要約タスク向けに効率的…
BigBirdのブロックスパースアテンションを理解する
BigBirdモデルが、Transformerの二次計算量を線形に削減するブロックスパースアテンションメカニズムを採…
Hugging Faceで🤗 Transformersを使って英語ASR向けにWav2Vec2をファインチューニング
Hugging Faceが提供するWav2Vec2モデルを英語の自動音声認識（ASR）タスク向けにファインチューニングする…
Hugging Face Reads, 2021年2月 - 長距離トランスフォーマー
Hugging Faceが長距離トランスフォーマーに関する重要な研究論文を解説しました。
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人工ニューラルネットワークにおけるマルチモーダルニューロン
OpenAIのCLIPモデルで、同じ概念を異なる形式（文字、記号、概念）で認識するニューロンが発見されました。
高度なニューラルネットワークを構築する際のシンプルな考慮事項
Hugging Faceが、AI開発における倫理的・社会的な影響を考慮する重要性を強調しました。
Huggingface TransformersとRayによるRetrieval Augmented Generation（RAG）
Huggingface TransformersとRayを使って、RAGシステムを構築・スケーリングする方法が紹介されました。
PyTorch / XLA TPU上でのHugging Face
Hugging FaceがPyTorch/XLA TPU上で動作し、大規模モデルの学習を効率化。