用 Hugging Face Dataset Viewer API 和 MotherDuck DuckDB-NSQL-7B 实现 Text2SQL
MotherDuck 与 Numbers Station 推出的 DuckDB-NSQL-7B 是专为 DuckDB SQL 设计的大语言模型,基于 Meta Llama-2-7b 微调,并用 DuckDB text-to-SQL 数据进一步优化,可生成包括官方文档和扩展在内的多种有效 DuckDB SQL 语句。
MotherDuck 与 Numbers Station 推出的 DuckDB-NSQL-7B 是专为 DuckDB SQL 设计的大语言模型,基于 Meta Llama-2-7b 微调,并用 DuckDB text-to-SQL 数据进一步优化,可生成包括官方文档和扩展在内的多种有效 DuckDB SQL 语句。
Hugging Face 宣布与云安全公司 Wiz 合作提升其平台及 AI/ML 生态的安全性,Wiz 研究团队通过 pickle 在沙箱计算环境中运行任意代码,发现了平台的安全缺陷,目前所有相关漏洞均已修复。Hugging Face 已将 Wiz 用于漏洞管理和云安全态势管理(CSPM),并基于其工具实现对 Spaces 等产品检测问题的自动修复。
借助 🤗 Optimum Intel 对 SetFit 模型做训练后静态量化,可在 Intel Xeon CPU 上把推理速度提升 7.8 倍,从而实现生产级部署。
Hugging Face Hub 上线 Deploy on Cloudflare Workers AI 集成,让开发者以无服务器 API 方式调用 Llama、Gemma、Mistral 等热门开源模型,按请求付费、无需管理 GPU 基础设施。
Pollen Robotics 开源 pollen-vision 库,为机器人提供零样本视觉模型的统一接口,首个版本聚焦 3D 物体检测,输出物体在 3D 空间中的 (x, y, z) 坐标。
Hugging Face 发布面向非技术读者的 Transformers 入门指南,讲解这一开源 Python 库如何调用数千个预训练模型,并区分了 Hub 与 Spaces 的用途。教程以在 Space 中运行微软 Phi-2 LLM 为例,需租用 NVIDIA A10G GPU(每小时几美元),通过 Docker 模板部署 JupyterLab notebook 完成实操。
Hugging Face 博客介绍嵌入量化方法,将 float32 嵌入转为二值或 int8,分别带来 32 倍和 4 倍的内存与存储缩减。在 4100 万条 Wikipedia 文本的检索演示中,二值搜索加 int8 重排只需 5.2GB 内存和 52GB 磁盘,而常规 float32 检索需要 200GB 内存和 200GB 磁盘。
推荐理由:Hugging Face 官方给出嵌入量化的原理、代码与 41M 文本检索实测,可据此评估检索成本与性能的取舍。
Lighthouz AI 联合 Hugging Face 推出 Chatbot Guardrails Arena,让用户与两个匿名 LLM 聊天,尝试套取虚构银行 XYZ001 客户的敏感信息并投票选出隐私保护更强的模型。
Hugging Face 发布 Cosmopedia,一个由 Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1 生成的合成数据集,包含超 3000 万个文件、250 亿 token,用于复现 Phi-1.5 的预训练数据。
推荐理由:Hugging Face 公开了复现 Phi-1.5 合成预训练数据的完整流程与代码,读者可据此了解大规模合成数据的提示词设计与工程细节。
Hugging Face 博客介绍 GaLore 优化器,可将优化器状态内存占用降低超过 82.5%,使 70 亿参数模型(如 Llama 架构)能在 NVIDIA RTX 4090 等消费级 GPU 上训练。
推荐理由:原文给出 GaLore 与 8-bit 优化器结合的内存节省数据及 transformers 完整示例,读者可据此在消费级硬件上复现训练流程。
Hugging Face 与 Intel 合作,通过 Optimum Intel 集成 OpenVINO,将微软 2.7B 参数的 Phi-2 模型做 4-bit 权重量化,在一台搭载 Core Ultra 7 155H 的中端笔记本上实现本地推理。
Hugging Face 面向 Enterprise Hub 组织推出 Train on DGX Cloud,可一键调用 NVIDIA H100 Tensor Core GPU 微调 Llama、Mistral、Stable Diffusion 等模型。
Hugging Face 发布 Quanto,一个面向 Optimum 的 PyTorch 量化后端,支持 int2、int4、int8 和 float8 权重以及 int8、float8 激活,量化模型可部署在 CUDA、MPS 等任意设备上。
Hugging Face 推出 WebSight 数据集,用于训练 AI 将网页截图转换为 HTML 代码。该数据集从 v0.1 的 823,000 对合成数据扩展至 v0.2 的 200 万对,改用真实截图和 Tailwind CSS。基于此微调的视觉语言模型 Sightseer 可将截图转为可用 HTML,并还原其中的图像。
Hugging Face 博客展示了如何借助 Optimum Intel 与 fastRAG,在基于 Xeon 的 CPU 上加速 BGE 嵌入模型并接入现有 RAG 流水线。
加州大学洛杉矶分校研究者推出 ConTextual,一个面向 LMM 的上下文敏感文本丰富视觉推理数据集,含 506 条指令,覆盖时间阅读、购物、导航、信息图等 8 类真实场景,并同步上线排行榜。
Argilla 与 Hugging Face 发起 Data is Better Together 实验,几天内吸引 350 名社区贡献者完成超 11,000 次 prompt 评分,并发布含 10,000 条 prompt 用户评分的 10k_prompts_ranked 数据集。
Hugging Face 展示了如何用 Optimum Habana 和自定义 pipeline 类在 Intel Gaudi 2 AI 加速器上运行 Llama 2 系列模型(7b、13b、70b)进行文本生成,只需几行代码即可完成端到端的预处理与后处理。
BigCode 发布新一代透明训练的开放代码大模型 StarCoder2,包含 3B、7B、15B 三个尺寸,分别由 ServiceNow、Hugging Face 和 NVIDIA 训练,并同步开放模型、数据集及训练代码。
推荐理由:BigCode 同时放出三个尺寸的代码模型、训练数据集与训练代码,读者可据此判断开源代码模型的能力边界与数据规模。
Hugging Face 发布 TTS Arena,用户输入文本后由两个模型分别合成语音,投票选出更自然的一方,结果汇总为公开排行榜。首批参评模型包括 ElevenLabs、MetaVoice、OpenVoice、Pheme、WhisperSpeech 和 XTTS,投票前不显示模型名称以避免偏见。榜单初期为空,随投票累积自动更新,排名采用类似 Elo 的算法。
Hugging Face 发布 AI 水印入门指南,介绍在内容生成时嵌入水印与生成后添加水印两种方式,并盘点 Hub 上的相关工具。文章还涉及 Glaze、Photoguard、Nightshade、Fawkes 等图像防护工具,以及 Truepic 基于 C2PA 标准的内容签名方案,并讨论开放与闭源水印的利弊。
Hugging Face 发布教程,介绍如何用 Transformers 和 PEFT 库对 Google DeepMind 的开源模型 Gemma(2B 和 7B 参数)进行参数高效微调(PEFT)。
Hugging Face 发布 Matryoshka 嵌入模型入门博客,介绍这类模型能产出多种维度的可用嵌入,将重要信息前置到靠前的维度,截断后仍能保持性能。
Haize Labs 在 Hugging Face 团队支持下发布 Red Teaming Resistance Benchmark,系统测试前沿模型在高质量人类越狱攻击下的鲁棒性。
Google 发布开源大模型家族 Gemma,包含 2B 和 7B 两种尺寸,各有基础版和指令微调版,上下文长度 8K tokens。Gemma-7B 在 LLM Leaderboard 上得分 63.75,性能与 Mistral 7B 相当。
推荐理由:Google 发布 Gemma 开源模型家族,读者可了解其两种尺寸、基准表现及在 Hugging Face 生态中的部署与微调路径。
Upstage 于 2023 年 9 月发起 Open Ko-LLM Leaderboard,为韩语大模型提供公开评测平台,采用 Ko-ARC、Ko-HellaSwag、Ko-MMLU、Ko-Truthful QA 和 Ko-CommonGEN V2 五项任务,并使用不公开的私有测试集防止数据污染。
Hugging Face 在 PEFT 中新增面向 LoRA 适配器的合并方法,包括 cat、linear、svd、ties、dare 和 magnitude_prune 等,可通过 add_weighted_adapter() 调用。
Hugging Face 博客给出用开源 LLM 生成合成数据、再蒸馏出专用小模型的完整流程,并以金融新闻投资者情绪识别为案例。
推荐理由:用开源 LLM 生成合成数据再蒸馏小模型的完整流程,附可复用 notebook 与成本、延迟、碳排放对比。
AMD 与 Hugging Face 联合启动 Pervasive AI Developer Contest,设生成式 AI、机器人 AI 和 PC AI 三个赛道,总奖金 16 万美元,单个获奖者最高可得 1 万美元,并提供 700 个 AMD 平台供参赛者使用。
Hugging Face 为 Text Generation Inference(TGI)和 Inference Endpoints 推出 Messages API,从 1.4.0 版本起提供与 OpenAI Chat Completion API 兼容的接口,可直接配合 OpenAI 客户端库、LangChain 或 LlamaIndex 使用。
推荐理由:TGI 新增 OpenAI 兼容的 Messages API,读者可据此判断现有 OpenAI 脚本迁移到开源模型的改造成本。
SegMind 发布 SegMoE 框架,可从零创建混合专家(MoE)扩散模型,并已集成进 Hugging Face diffusers 生态。同时发布 SegMoE-4x2、SegMoE-2x1 和 SegMoE-SD4x2 三个模型(Apache 2.0 许可)以及配套 GitHub 仓库,用户通过 config.yaml 即可组合任意数量的模型,几分钟内完成构建。
推荐理由:原文给出从零构建扩散模型 MoE 的完整流程与显存代价,读者可据此判断本地部署门槛。
Hugging Face 推出 NPHardEval 排行榜,基于密歇根大学和罗格斯大学研究者开发的 NPHardEval 基准,通过计算复杂度类别评估 LLM 推理能力。
Hugging Face 博客给出 PatchTST 的上手示例,先在 Electricity 数据集上直接训练并评估其预测能力,再用已训练模型对 ETTh1 数据集做零样本预测,随后进行线性探测与微调。
Hugging Face Text Generation Inference(TGI)正式在 AWS Inferentia2 和 Amazon SageMaker 上全面可用,为生产级 LLM 部署提供 GPU 之外的替代方案。
Hugging Face 发布了一套用开源模型实现 Constitutional AI(CAI)的端到端配方,并开源了 llm-swarm 工具,用于在 GPU Slurm 集群上基于 TGI 和 vLLM 进行可扩展的合成数据生成。
推荐理由:Hugging Face 给出用开源模型复现 Constitutional AI 的完整配方,含数据集、模型与 Slurm 集群推理工具,可迁移到自定义对齐流程。
Patronus 团队联合 Hugging Face 发布 Enterprise Scenarios Leaderboard,用于评估语言模型在真实企业场景中的表现。
Hugging Face 联合 Intel 在第四代 Xeon 上通过 8bit/4bit 量化与辅助生成,让 StarCoder-15B 推理加速超过 7 倍。其中 Q8-StarCoder 在 HumanEval 上精度无损,TTFT 与 TPOT 分别提速约 2.19 倍和 2.20 倍;4bit 权重量化进一步压缩模型体积,相关 demo 已上线 Hugging Face Spaces。
Hugging Face 推出 Hallucinations Leaderboard,用一系列幻觉相关基准评测大语言模型的幻觉问题,并已发布 arXiv 论文。
Hugging Face 发布 LLM Safety Leaderboard,基于 DecodingTrust 对 LLM 安全性进行评估,该平台曾获 NeurIPS 2023 杰出论文奖。
Hugging Face 宣布与 Google Cloud 建立战略合作,围绕开放科学、开源、云与硬件展开协作,帮助企业在 Hugging Face 开放模型与 Google Cloud 的 Vertex AI、TPU 等基础设施上构建自己的 AI。