Unslothと🤗 TRLでLLMのファインチューニングを2倍高速化
UnslothとHugging Face TRLライブラリの統合により、LLMのファインチューニングが大幅に高速化されました。
LLM
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LLMを活用したヘルスソリューションの提供
フィットネスウェアラブルのWHOOPがGPT-4を導入し、パーソナライズされた健康コーチングを提供開始しまし…
世界のLoRAトレーニングスクリプトよ、団結せよ！
Hugging FaceがLoRAトレーニングスクリプトの標準化と共有を促進する取り組みを発表しました。
Whisper推論を2倍高速化する投機的デコーディング
Hugging FaceがWhisperモデルの推論速度を投機的デコーディングで2倍に向上させました。
2023年、オープンLLMの年
2023年はオープンソースのLLMが急速に進化し、その性能が商用モデルに匹敵するレベルに達した。
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小児科診療記録の精度向上
Summer HealthがOpenAIを活用し、小児科の診察記録の精度を向上させている。
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アクセル・シュプリンガーとの提携により、ジャーナリズムにおけるAIの有益な活用を深化
OpenAIがドイツの出版社アクセル・シュプリンガーと提携し、AIにおけるジャーナリズムの統合を深化させま…
Mixtralの紹介 - Hugging FaceにおけるSOTA Mixture of Experts
Hugging Faceが、高性能なMixture of Expertsモデル「Mixtral」を公開しました。
Mixture of Experts (MoE) 解説
大規模言語モデルの効率と性能を向上させるMixture of Experts (MoE) アーキテクチャが注目されています。
SetFitABSA: SetFitを用いたFew-Shotアスペクトベース感情分析
SetFitを応用し、少ないデータで特定のアスペクトに対する感情を分析する手法が開発されました。
AMD + 🤗: AMD GPUによる大規模言語モデルの即時高速化
Hugging FaceとAMDが協力し、AMD GPUでLLMを簡単に高速実行できるようになった。
Optimum-NVIDIA：たった1行のコードで超高速LLM推論を実現
Hugging FaceがNVIDIA GPU向けに最適化されたLLM推論ライブラリ「Optimum-NVIDIA」を発表しました。