🤗 PEFTを用いたパラメータ効率の良いファインチューニング
Hugging FaceがPEFTライブラリを公開し、大規模モデルの効率的なファインチューニングを可能にしました。
研究
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SpeechT5による音声合成、認識、その他
Hugging Faceが音声合成・認識モデルSpeechT5を公開しました。
⚔️ AI vs. AI ⚔️ 深層強化学習マルチエージェント対戦システムの紹介
Hugging Faceが深層強化学習を用いたAI同士の対戦システム「AI vs. AI」を発表しました。
Intel Sapphire RapidsでPyTorch Transformersを高速化 - パート2
Intel Sapphire RapidsプロセッサがPyTorch Transformersの推論速度を大幅に向上させました。
Vision-Languageモデルの深掘り
画像とテキストを同時に理解するVision-Languageモデル（VLM）の進化と応用が解説されています。
Hugging Faceにおけるコンピュータビジョンの現状
Hugging Faceがコンピュータビジョン分野での進捗と将来の展望を共有しました。
LoRAを用いた効率的なStable Diffusionファインチューニング
Stable DiffusionモデルのファインチューニングをLoRA技術で効率化する方法が紹介されました。
対話エージェントを「有用」にするものは何か？
Hugging Faceが対話エージェントの有用性を評価するためのフレームワークを提案しました。
Optimum+ONNX Runtime - Hugging Faceモデルのより簡単で高速なトレーニング
Hugging FaceのOptimumライブラリがONNX Runtimeと統合され、モデルのトレーニングが高速化されました。
Mask2FormerとOneFormerによる汎用画像セグメンテーション
Mask2FormerとOneFormerという2つのモデルが、画像セグメンテーションの様々なタスクで高い性能を示してい…
Hugging Face HubへPaddlePaddleを歓迎
Hugging Face HubがBaiduの深層学習フレームワークPaddlePaddleを統合しました。
Hugging Face DatasetsとTransformersによる画像類似性検索
Hugging FaceのDatasetsとTransformersライブラリを用いて、効率的な画像類似性検索システムを構築する方…