Q学習入門 パート2/2
強化学習アルゴリズムの一つであるQ学習の概念と実装について解説しています。
LLM
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Q学習入門 パート1
強化学習アルゴリズムの一つであるQ学習の基本的な概念が紹介されました。
OptimumとTransformersパイプラインによる推論の高速化
Hugging FaceがOptimumとTransformersパイプラインを統合し、推論速度を大幅に向上させました。
PyTorch FSDPを活用した大規模モデルトレーニングの高速化
PyTorchのFully Sharded Data Parallel (FSDP) を用いて、大規模モデルの学習を効率化する手法が紹介され…
KiliとHuggingFace AutoTrainによる意見分類
KiliとHuggingFace AutoTrainを組み合わせ、効率的な意見分類モデルを構築する手法が紹介されました。
Habana GaudiでTransformersを始める
Hugging FaceがHabana Gaudiアクセラレータ上でのTransformersモデルの利用方法を解説しました。
Hugging Face for Educationの紹介 🤗
Hugging Faceが教育者と学生向けにAI学習リソースを無償提供する「Hugging Face for Education」を発表し…
機械学習で強化された顧客サービス
機械学習を活用し、顧客サービスの効率と質を大幅に向上させる方法が紹介されました。
Habana LabsとHugging FaceがTransformerモデルのトレーニング加速で提携
Habana LabsとHugging Faceが提携し、Transformerモデルのトレーニングを加速させます。
Hugging Face TransformersとAWS InferentiaでBERT推論を高速化
Hugging Face TransformersとAWS Inferentiaを組み合わせ、BERT推論を大幅に高速化しました。
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GPT-3の新機能：編集と挿入
OpenAIがGPT-3とCodexに既存テキストの編集・挿入機能を追加しました。
Hugging Face Transformersにおける制約付きビームサーチによるテキスト生成のガイド
Hugging Face Transformersライブラリに制約付きビームサーチ機能が追加されました。