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      欢迎 Mixtral – 当前 Hugging Face 上最先进的 MoE 模型

      欢迎 Mixtral – 当前 Hugging Face 上最先进的 MoE 模型

      最近,Mistral 发布了一个激动人心的大语言模型: Mixtral 8x7b,该模型把开放模型的性能带到了一个新高度,并在许多基准测试上表现优于 GPT-3.5。我们很高兴能够在 Hugging ...
      AI 技术文章# GPTQ# Mixtral# MoE 模型
      2年前
      03700
      🤗 Transformers 中原生支持的量化方案概述

      🤗 Transformers 中原生支持的量化方案概述

      本文旨在对 transformers 支持的各种量化方案及其优缺点作一个清晰的概述,以助于读者进行方案选择。 目前,量化模型有两个主要的用途: 在较小的设备上进行大模型推理 对量化模型进行适配器微调 ...
      AI 技术文章# Transformers# 量化
      3年前
      03690
      SetFitABSA: 基于 SetFit 的少样本、方面级情感分析

      SetFitABSA: 基于 SetFit 的少样本、方面级情感分析

      SetFitABSA 是一种可以有效从文本中检测方面级情感的技术。 方面级情感分析 (Aspect-Based Sentiment Analysis,ABSA) 是一种检测文本中特定方面的情感的任务...
      AI 技术文章# SetFit# SetFitABSA
      3年前
      03680
      在灾难推文分析场景上比较用 LoRA 微调 Roberta、Llama 2 和 Mistral 的过程及表现

      在灾难推文分析场景上比较用 LoRA 微调 Roberta、Llama 2 和 Mistral 的过程及表现

      引言 自然语言处理 (NLP) 领域的进展日新月异,你方唱罢我登场。因此,在实际场景中,针对特定的任务,我们经常需要对不同的语言模型进行比较,以寻找最适合的模型。本文主要比较 3 个模型: RoBER...
      AI 技术文章# Llama 2# LoRA# Mistral
      3年前
      03660
      用 bitsandbytes、4 比特量化和 QLoRA 打造亲民的 LLM

      用 bitsandbytes、4 比特量化和 QLoRA 打造亲民的 LLM

      众所周知,LLM 规模庞大,如果在也能消费类硬件中运行或训练它们将是其亲民化的巨大进步。我们之前撰写的 LLM.int8 博文 展示了我们是如何将 LLM.int8 论文 中的技术通过 bitsand...
      AI 技术文章# 4 比特# 4 比特量化# bitsandbytes
      3年前
      03660
      Project Guideline: 开源的计算机视觉无障碍技术平台

      Project Guideline: 开源的计算机视觉无障碍技术平台

      作者 / Google 研究软件工程师 Dave Hawkey 两年前,我们 宣布推出 Google 研究和 Guiding Eyes for the Blind 合作的 Project Guidel...
      AI 技术文章# ARCore# DeepLabV3+# MediaPipe
      3年前
      03650
      使用 PyTorch FSDP 微调 Llama 2 70B

      使用 PyTorch FSDP 微调 Llama 2 70B

      引言 通过本文,你将了解如何使用 PyTorch FSDP 及相关最佳实践微调 Llama 2 70B。在此过程中,我们主要会用到 Hugging Face Transformers、Accelera...
      AI 技术文章# Accelerate# FSDP# Llama 2 70B
      3年前
      03640
      面向生产的 LLM 优化

      面向生产的 LLM 优化

      注意 : _本文同时也是 Transformers 的文档。_ 以 GPT3/4、Falcon 以及 LLama 为代表的大语言模型 (Large Language Model,LLM) 在处理以人为...
      AI 技术文章# Falcon# GPT3# GPT3/4
      3年前
      03640
      Huggy Lingo: 利用机器学习改进 Hugging Face Hub 上的语言元数据

      Huggy Lingo: 利用机器学习改进 Hugging Face Hub 上的语言元数据

      太长不看版: Hub 上有不少数据集没有语言元数据,我们用机器学习来检测其语言,并使用 librarian-bots 自动向这些数据集提 PR 以添加其语言元数据。 Hugging Face Hub ...
      AI 技术文章# Hugging Face Hub# Huggy Lingo# 语言元数据
      3年前
      03630
      笔记本电脑上的聊天机器人: 在英特尔 Meteor Lake 上运行 Phi-2

      笔记本电脑上的聊天机器人: 在英特尔 Meteor Lake 上运行 Phi-2

      对应于其强大的能力,大语言模型 (LLM) 需要强大的算力支撑,而个人计算机上很难满足这一需求。因此,我们别无选择,只能将它们部署至由本地或云端托管的性能强大的定制 AI 服务器上。 为何需要将 LL...
      AI 技术文章# Meteor Lake# Phi-2# 聊天机器人
      2年前
      03620
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