我们很高兴在 TRL 中介绍 RLOO (REINFORCE Leave One-Out) 训练器。作为一种替代 PPO 的方法，RLOO 是一种新的在线 RLHF 训练算法，旨在使其更易于访问和实施。特别是， RLOO 需要的 GPU 内存...

简介 大家好，今天我们很高兴首次发布 Index 系列模型中的轻量版本：Index-1.9B 系列。 体验地址: https://hf.co/spaces/IndexTeam/Index-1.9B 本次开源的 Index-1.9B 系列包含以下模型: Ind...

作为 Stability AI 的 Stable Diffusion 家族最新的模型，Stable Diffusion 3(SD3) 现已登陆 Hugging Face Hub，并且可用在 🧨 Diffusers 中使用了。 Stable Diffusion 3https://stabilit...

CLIP 模型架起了文本和图像的桥梁，但实际上很少有人会用它来进行文本检索，因为 CLIP 的文本编码器无法有效的对长文本进行语义建模。 为了解决这一问题，我们推出了 Jina CLIP v1，一个增强...

很高兴和大家分享 Hugging Face 的一项新功能: KV 缓存量化 ，它能够把你的语言模型的速度提升到一个新水平。 太长不看版: KV 缓存量化可在最小化对生成质量的影响的条件下，减少 LLM 在长文...

Sentence Transformers是一个 Python 库，用于使用和训练各种应用的嵌入模型，例如检索增强生成 (RAG)、语义搜索、语义文本相似度、释义挖掘 (paraphrase mining) 等等。其 3.0 版本的更新是...

Whisper 是当前最先进的开源语音识别模型之一，毫无疑问，也是应用最广泛的模型。如果你想部署 Whisper 模型，Hugging Face推理终端能够让你开箱即用地轻松部署任何 Whisper 模型。但是，如果...

我们很高兴官宣发布 langchain_huggingface，这是一个由 Hugging Face 和 LangChain 共同维护的 LangChain 合作伙伴包。这个新的 Python 包旨在将 Hugging Face 最新功能引入 LangChain 并保...

简要概述 我们推出了 Transformers 智能体 2.0！ ⇒ 🎁 在现有智能体类型的基础上，我们新增了两种能够 根据历史观察解决复杂任务的智能体。 ⇒ 💡 我们致力于让代码 清晰、模块化，并确...

检索增强生成 (Retrieval Augmented Generation，RAG) 可将存储在外部数据库中的新鲜领域知识纳入大语言模型以增强其文本生成能力。其提供了一种将公司数据与训练期间语言模型学到的知识分开...

以下文章来源于智源研究院: 近日，智源研究院与 Hugging Face 开发者社区合作，发布 Open Chinese LLM Leaderboard，旨在跟踪、排名和评估开放式中文大语言模型，通过开源社区共建、用户自主...

在人工智能技术领域，GPU 资源一直是推动研究和应用的关键因素。然而，GPU 的成本和可用性对于许多研究人员和开发者来说却是一个显著的障碍。 在 Hugging Face，我们希望人工智能技术可以更加...

PaliGemma 是 Google 推出的新一代视觉语言模型家族，能够接收图像与文本输入并生成文本输出。 Google 团队已推出三种类型的模型：预训练 (PT) 模型、混合模型和微调 (FT) 模型，这些模型分辨...

以下文章来源于智源研究院 4月26日，中关村论坛年会数据安全治理与发展论坛在北京成功举办，在论坛上，智源研究院正式发布了中文互联网语料库 CCI 2.0 (Chinese Corpora Internet，简称 CCI)...

我们很高兴在此发布 Idefics2，这是一个通用的多模态模型，接受任意文本序列和图像序列作为输入，并据此生成文本。它可用于回答图像相关的问题、描述视觉内容、基于多幅图像创作故事、从文档...

我们很高兴地宣布，我们正在与 Wiz 合作，目标是提高我们平台和整个 AI/ML 生态系统的安全性。 Wiz 研究人员 与 Hugging Face 就我们平台的安全性进行合作并分享了他们的发现。Wiz 是一家云安...

介绍 我们很高兴分享“万事通”(Jack of All Trades，简称 JAT) 项目，该项目旨在朝着通用智能体的方向发展。该项目最初是作为对 Gato (Reed 等，2022 年) 工作的公开复现启动的，Gato 提出训...

指令微调 是一种技术，它能让大语言模型 (LLMs) 更好地理解和遵循人类的指令。但是，在编程任务中，大多数模型的微调都是基于人类编写的指令 (这需要很高的成本) 或者是由大型专有 LLMs 生成...

01 前言 本文主要介绍Unsloth，它可以显著提升大模型的训练速度，减少显存占用，我们将其整合到Firefly训练框架中，实现对Llama3、Llama2、Mistral、Gemma、Zephyr等模型训练的「降本增速」。...

本文是 Ryght 团队的客座博文。 Ryght 是何方神圣？ Ryght 的使命是构建一个专为医疗保健和生命科学领域量身定制的企业级生成式人工智能平台。最近，公司正式公开了 Ryght 预览版 平台。 Ry...