DatabricksとHugging FaceがLLMの学習・チューニングを最大40%高速化
DatabricksとHugging Faceが提携し、LLMの学習とチューニングを最大40%高速化しました。
DatabricksとHugging Faceが提携し、LLMの学習とチューニングを最大40%高速化しました。
Hugging Face TransformersモデルがAWS Inferentia2で高速に推論可能に。
Hugging FaceがTransformerモデルをグラフ分類タスクに適用する手法を紹介しました。
Snorkel AIとHugging Faceが提携し、企業が基盤モデルを効率的に活用できるソリューションを提供します。
Hugging FaceがRLHFを用いてLLaMAをトレーニングする具体的な手法を公開しました。
Habana Gaudi2アクセラレータ上でBLOOMZモデルの高速推論が実現されました。
ChatGPTがプラグインに対応し、最新情報へのアクセスや計算、外部サービス利用が可能になりました。
Jupyter環境でHugging Faceのモデルやデータセットを簡単に利用できるようになった。
大規模言語モデル(LLM)が米国の労働市場に与える潜在的な影響について分析した。
DuolingoがGPT-4を活用し、ユーザーの言語学習体験を向上させる新機能を導入しました。
OpenAIが画像とテキスト入力に対応する大規模マルチモーダルモデル「GPT-4」を発表しました。
StripeがGPT-4を導入し、ユーザーサポートの効率化と不正検出能力の向上を実現しました。