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。
LLM
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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。
Hugging Face OptimumでTransformerモデルをONNXに変換
Hugging Face OptimumがTransformerモデルをONNX形式に変換し、推論を高速化する機能を提供しました。
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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。
IntelとHugging Faceが機械学習ハードウェアアクセラレーションの民主化で提携
IntelとHugging Faceが提携し、機械学習のハードウェアアクセラレーションをより多くの開発者に提供します…
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AIによる批評が人間の欠陥発見を支援
AIが生成した批評文が、人間が要約文の欠陥を見つける能力を大幅に向上させました。
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大規模ニューラルネットワークのトレーニング技術
大規模ニューラルネットワークのトレーニングは、複雑なエンジニアリングと研究課題です。
アノテーション付き拡散モデル
拡散モデルの動作原理を、コードと数式を用いて詳細に解説した記事が公開されました。
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言語モデル展開のためのベストプラクティス
主要AI企業が言語モデルの展開に関するベストプラクティスを発表しました。
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モデルに不確実性を言葉で表現させる
OpenAIがモデルに自身の不確実性を言葉で表現させる手法を開発しました。
GraphcoreとHugging FaceがIPU対応Transformerの新しいラインナップを発表
GraphcoreとHugging Faceが、GraphcoreのIPUに最適化されたTransformerモデル群を公開しました。
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OpenAI Codexで次世代アプリケーションを強化
OpenAIのCodexがAPIを通じて70種類のアプリケーションで活用されています。