مدلها
هوش مصنوعی: Meta معرفی Llama 2 بهصورت متنباز با امکانات فراوان
Meta در ژوئیهٔ 2023 مدل Llama 2 را بهصورت متنباز و مجاز باز کرده؛ سه مدل پایه و سه نسخه بهینهشده در اکوسیستم Hugging Face کامل ادغام شدند.
اخبار
ابهامات در جدول ردهبندی مدلهای هوش مصنوعی هوگینگ فیس: چالش MMLU
هوگینگ فیس ابهامات اخیر در نتایج ارزیابی MMLU مدل LLaMA در جدول ردهبندی مدلهای زبان بزرگ آزاد خود را بررسی میکند. این ناهماهنگی بین امتیازات منتشر شده و نتایج ردهبندی، بحثهایی را در جامعه AI برانگیخته است.
اخبار
فالکون در هگینگ فیس: جهشی بزرگ برای هوش مصنوعی متنباز
مدلهای هوش مصنوعی فالکون، ساخته مؤسسه TII، با مجوز Apache 2.0 و قابلیتهای رقابتی، انقلابی در هوش مصنوعی متنباز ایجاد کردهاند. اکنون در Hugging Face در دسترسند.
محصولات
کانتینر جدید Hugging Face برای استقرار مدلهای هوش مصنوعی در SageMaker
هانگینگ فیس کانتینر استنتاج جدیدی برای استقرار مدلهای زبانی بزرگ در Amazon SageMaker معرفی کرد. این راهکار بر پایه Text Generation Inference عملکردی بهینه و امن ارائه میدهد.
مدلها
کوانتیزاسیون ۴-بیتی و QLoRA؛ گامی بلند در دسترسپذیری هوش مصنوعی
با همکاری Hugging Face و کتابخانه bitsandbytes، مدلهای زبانی بزرگ اکنون با دقت ۴-بیتی روی سختافزار معمولی اجرا شده و امکان آموزش تطبیقگرها با QLoRA فراهم شده است.
اخبار
همکاری Hugging Face و IBM برای سازندگان هوش مصنوعی در watsonx.ai
در همکاری جدید Hugging Face با IBM، استودیوی سازمانی watsonx.ai به سازندگان هوش مصنوعی امکان میدهد مدلهای متنباز را برای کسبوکارها شخصیسازی کنند.
مدلها
هوش مصنوعی مولد روی CPU؛ معرفی Q8-Chat برای سرورهای Xeon اینتل
با تکنیک کوانتیزاسیون، مدلهای زبانی بزرگ مثل Q8-Chat روی CPU اجرا میشوند؛ راهکاری مقرونبهصرفه برای کسبوکارها بدون نیاز به GPU.
پژوهش
حذف دادههای تکراری در مقیاس بزرگ؛ راز آموزش هوش مصنوعی باکیفیت
پروژه BigCode با روشهای پیشرفته deduplication، دادههای تکراری را در مقیاس بزرگ حذف میکند تا مدلهای زبانی با کیفیت و امنیت بالاتری آموزش ببینند.
مدلها
معماری RWKV؛ ترکیب هوش مصنوعی بازگشتی با توانمندی ترنسفورمر
معماری RWKV با ادغام شبکههای بازگشتی (RNN) و ترنسفورمر، راهکاری نوین و کارآمد برای مدلهای زبانی بزرگ ارائه میدهد. در این مقاله به بررسی ویژگیها، کاربردها و آینده آن میپردازیم.