青岛制作企业网站,wordpress建站有广告吗,seo职业培训学校,网站建设外包兼职每一周#xff0c;我们的同事都会向社区的成员们发布一些关于 Hugging Face 相关的更新#xff0c;包括我们的产品和平台更新、社区活动、学习资源和内容更新、开源库和模型更新等#xff0c;我们将其称之为「Hugging News」。本期 Hugging News 有哪些有趣的消息#xff0… 每一周我们的同事都会向社区的成员们发布一些关于 Hugging Face 相关的更新包括我们的产品和平台更新、社区活动、学习资源和内容更新、开源库和模型更新等我们将其称之为「Hugging News」。本期 Hugging News 有哪些有趣的消息快来看看吧 重磅更新 Hugging Face 开源大模型排行榜发现异常让我们来调查一下 Open LLM 排行榜是 Hugging Face 设立的一个用于评测开放大语言模型的公开榜单。最近随着 Falcon 的发布并在 Open LLM 排行榜上疯狂屠榜围绕这个榜单在推特上掀起了一轮热烈的讨论。讨论主要围绕排行榜上的四个评测基准其中之一: 大规模多任务语言理解Massive Multitask Language UnderstandingMMLU基准。 社区发现头部模型 LLaMA 在 Open LLM 榜单上的 MMLU 得分比 LLaMA 论文 中宣称的数字要低很多大家都感觉很奇怪。 因此我们决定深入分析一下这个现象看看到底是什么原因又应该如何解决。 在这段旅程中你将学到很多有关如何评测模型的知识因此如果后面你在网络上或论文中看到了相关的评测数字相信你就会有一定的判断力了。 详细内容请看我们在 Hugging Face 公众号发布的文章Open LLM 排行榜近况。 Hugging Face 开源大模型榜单更新啦 更新之一使用更新版 Harness 重新刷榜更新得分 在 Falcon 大模型发布之后很多人对我们开源大模型榜单上的 LLaMA 排名下降及评分进行讨论在 Harness 版本更新之后我们对所有大模型重新刷榜目前的得分结果都是最新的 更新之二更快速的推理 我们现在对兼容模型使用 text - generation - inference 文本生成推理它速度极快且无缝连接直接让后端的速度提升了一个数量级 。对于其他模型我们使用超级棒的 accelerate 来优化并行性。 更新之三提高了可复制性 可以在更多的位置找到你想要的信息以便复制或重现 比如在 about 可以找到更多的指令细节在扩展 view 里可以看到更多有关模型的信息一如既往所有刷榜的结果和数据也都开源在我们的 Hub 上 如果我们在 Hugging Face 做一个中文大模型的列表并随时更新你觉得怎么样️ 欢迎留言告诉我们你的想法和问题 社区活动 「AI 头像变装秀」活动邀请你参加 我们在小红书平台上举办的「AI 头像变装秀」活动时间已经过半我们看到大家生成了很多很多可爱的、抖包袱的、唯美的 AI 头像只能说大家都太优秀啦越发觉得好像没有一个 AI 生成的头像出门都不好意思跟人打招呼啦 7 月 5 日至 7 月 31 日举行 Hugging Face AI 头像变装秀活动 活动介绍: 我们将分享一段 Stable Diffusion 的 Notebook 代码 ️ (https://hf.link/tx)不要听到代码就头疼呀集美们超简单的顺着执行这段 Notebook 代码你将可以使用 AI 生成自己的头像生成头像的风格不限✨ 参与方式: 在使用我们提供的代码生成头像之后请在你的小红书发布一篇笔记 分享你的成果或体验并 Hugging Face 官方账号让我们知道。 活动时间: ⏰ 活动将在 7 月 31 日 (周一) 晚上 12 点截止届时获赞最多的 前三名 小伙伴将获得神秘小惊喜 如果有疑问 请随时私信或留言可到小红书查看活动详情或者在公众号后台回复「头像」加入活动群。 官方小红书账号活动链接:https://hf.link/imot4 内容更新 音频 Transformers 课程完成发布 我们发布了完全开源的音频 Transformers 课程迄今为止反响非常好 Transformers 作为一种强大而多功能的深度学习架构一次又一次地证明了自己在各种任务中的卓越表现包括自然语言处理、计算机视觉最近更是在音频处理领域也有不凡的表现。 在这门课程中我们将探索如何将 Transformers 应用于音频数据。你将学习如何使用它们来处理各种音频相关的任务。无论你对语音识别、音频分类还是从文本生成语音感兴趣Transformers 和本课程都能满足你的需求。 课程链接 https://hf.co/learn/audio-course/chapter0/introduction 我们已经完成了 7 个单元的发布 单元 1处理音频数据 - 为处理音频奠定基础。单元 2音频应用简介 - 介绍了众多音频应用。♂️单元 3音频的 Transformers 架构 - 讲解了处理音频相关任务时存在的不同类型的架构和设计⚡️单元 4构建音乐流派分类器 - 实际操作教程教你如何构建音频分类流程。单元 5语音识别 - 深入探索语音识别并构建一个模型来转录会议记录单元 6文字转语音 - 学习如何将给定的文本转换为音频输出单元 7具体应用 - 构建真实世界的音频应用程序 完成这门课以后你将获得使用 Transformers 处理音频数据的坚实基础并且能够将这些技术应用到各类音频相关的任务上。 为了这次课程我们还进行了两次线上活动目前两次活动的回放已经发布请通过我们的官方哔哩哔哩账号查看:https://hf.link/bili 本期内容编辑: Shawn 以上就是本期的 Hugging News新的一周开始了我们一起加油
