AI 教程

Llama 3.2 来了！今天，我们欢迎 Llama 系列的下一个版本加入 Hugging Face。这次，我们很高兴与 Meta 合作发布多模态和小型模型。在 Hub 上提供了十个开源模型 (5 个...

我们非常高兴地宣布与 Truffle Security 建立合作伙伴关系并在我们的平台集成 TruffleHog 强大的风险信息扫描功能。这些特性是 我们持续致力于提升安全性 的重要举措之一。 Tru...

基础概念 这是 让 LLM 来评判 系列文章的第一篇，敬请关注系列文章: 基础概念 选择 LLM 评估模型 设计你自己的评估 prompt 评估你的评估结果 奖励模型相关内容 技巧与提示 什么是评估模...

我们很高兴迎来 Google 全新的视觉语言模型 PaliGemma 2，这是 PaliGemma 的一个新版本。与其前代产品一样，PaliGemma 2 使用强大的 SigLIP 进行视觉处理，但在...

设计你的自动评估任务 这是 自动评估基准 系列文章的第二篇，敬请关注系列文章: 基础概念 设计你的自动评估任务 一些评估测试集 技巧与提示 选择数据集 做评估时，你可以选择现有的数据集 (参考 一些评...

技巧与提示 这是 人工评估 系列文章的第三篇《技巧与提示》，全系列包括: 基础概念 人工标注员 技巧与提示 建议阅读本文之前先阅读 "Using human annotators"...

太长不看版: 许多 LLM (如 gemma-2-9b 、 Mixtral-8x22B-Instruct-v0.1 等) 苦于缺乏对应小模型，而无法适用 辅助生成 方案。本文，我们将介绍由英特尔研究院...

⭐ 在这篇博客文章中，我们将探讨 动态推测解码 ——这是由英特尔实验室和 Hugging Face 开发的一种新方法，可以加速文本生成高达 2.7 倍，具体取决于任务。从 Transformers🤗 ...

技巧与提示 这是 自动评估基准 系列文章的第四篇，敬请关注系列文章: 基础概念 设计你的自动评估任务 一些评估测试集 技巧与提示 数据污染管理 通常我们会假设在互联网上公开可用的数据集是存在数据污染问...

你是否难以分辨一段文本是由人类撰写的，还是 AI 生成的？识别 AI 生成内容对于提升信息可信度、解决归因错误以及抑制错误信息至关重要。 今天，Google DeepMind 和 Hugging Fa...