BLOOMトレーニングの裏側にある技術
大規模言語モデルBLOOMのトレーニングに使われた技術的詳細が公開されました。
研究
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Sentence Transformersでプレイリストジェネレーターを構築する
Sentence Transformersを使って、テキスト入力から関連性の高い音楽プレイリストを生成するシステムが開発…
世界最大のオープン多言語モデル「BLOOM」を発表
Hugging Faceが世界最大のオープン多言語大規模言語モデル「BLOOM」を発表しました。
Twitterセンチメント分析入門
Hugging FaceのTransformersライブラリと事前学習済みモデルを使って、Twitterデータのセンチメント分析を…
PyTorchでポリシー勾配を実装する
Hugging FaceがPyTorchを使った強化学習のポリシー勾配の実装方法を解説しました。
離陸！初めてのMLプロジェクトを始める方法🚀
Hugging Faceが機械学習プロジェクトの始め方に関するガイドを公開しました。
DeepSpeedを活用した大規模モデルトレーニングの高速化
Hugging Face AccelerateがDeepSpeedとの統合を強化し、大規模モデルのトレーニングを高速化しました。
Hugging Face Hubでの評価機能の発表
Hugging Faceがモデル評価のための新しいツール「Evaluation on the Hub」を発表しました。
N
ビデオ事前学習によるMinecraftのプレイ学習
OpenAIが人間のMinecraftプレイ動画を使い、AIにダイヤモンドツール作成を学習させました。
埋め込みの始め方
Hugging Faceが埋め込み（Embeddings）の基礎と活用方法を解説しました。
N
大規模モデルによる進化
OpenAIが大規模モデルの進化と社会への影響について考察しています。
機械学習インサイト担当ディレクター [パート3: 金融編]
Hugging Faceが機械学習インサイト担当ディレクターの金融分野での役割について解説しています。