🤗 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 ...
排序
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...
长程 Transformer 模型
Tay 等人的 Efficient Transformers taxonomy from Efficient Transformers: a Survey 论文 本文由 Teven Le Scao、P...
使用 DDPO 在 TRL 中微调 Stable Diffusion 模型
引言 扩散模型 (如 DALL-E 2、Stable Diffusion) 是一类文生图模型，在生成图像 (尤其是有照片级真实感的图像) 方面取得了广泛成功。然而，这些模型生成的图像可能并不总是符合人...
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...
Hugging Face 分词器新增聊天模板属性
一个幽灵，格式不正确的幽灵，在聊天模型中游荡！ 太长不看版 现存的聊天模型使用的训练数据格式各各不同，我们需要用这些格式将对话转换为单个字符串并传给分词器。如果我们在微调或推理时使用的格式与模型训练时...
机器学习即代码的时代已经到来
译者注: 到底是 AI 会吃掉软件还是软件会吃掉 AI？为了 job security 工程师应该把宝押在哪儿？这篇 2021 年的文章提供的一些视角似乎印证了它现在的流行，有点“运筹于帷幄之中，决胜...
AudioLDM 2，加速⚡️！
AudioLDM 2 由刘濠赫等人在 AudioLDM 2: Learning Holistic Audio Generation with Self-supervised Pretraining 一...
在 SDXL 上用 T2I-Adapter 实现高效可控的文生图
T2I-Adapter 是一种高效的即插即用模型，其能对冻结的预训练大型文生图模型提供额外引导。T2I-Adapter 将 T2I 模型中的内部知识与外部控制信号结合起来。我们可以根据不同的情况训练各...
使用 FHE 实现加密大语言模型
近来，大语言模型 (LLM) 已被证明是提高编程、内容生成、文本分析、网络搜索及远程学习等诸多领域生产力的可靠工具。 大语言模型对用户隐私的影响 尽管 LLM 很有吸引力，但如何保护好 输入给这些模型...