Hugging Face PEFT 新增多种 LoRA 适配器合并方法
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 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。
OpenAI 正在测试 ChatGPT 记住用户讨论内容的能力,以便让后续对话更有帮助。用户对 ChatGPT 的记忆拥有控制权。
推荐理由:OpenAI 开始测试 ChatGPT 记忆功能,读者可了解其能力边界与用户控制方式。
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 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。
Digital Green 利用 OpenAI 技术为农民构建农业数据库,以提高农民收入。
OpenAI 发布 GPT Store。
OpenAI 推出面向各类规模团队的 ChatGPT 新套餐 ChatGPT Team,提供安全、可协作的工作空间,帮助团队在工作中充分利用 ChatGPT。
推荐理由:OpenAI 面向各类规模团队推出 ChatGPT 团队版,提供安全协作工作空间,可据此了解其企业协作定位。
Hugging Face 博客介绍社区开发的轻量库 Unsloth,与 transformers、PEFT、TRL 完全兼容,可将 LLM 微调速度提升约 2 倍、显存占用降低约 40%,且相对标准 QLoRA 精度损失为 0%。
推荐理由:原文给出 Unsloth 与 TRL 集成的实测加速与显存数据,读者可据此判断微调成本能降到什么程度。
WHOOP 借助 GPT-4 为用户提供个性化的健身与健康指导。该功能面向 LLM 驱动的健康解决方案场景,将 GPT-4 的能力接入 WHOOP 的健康教练服务中。
Summer Health 利用 OpenAI 技术重新构想儿科就诊流程,以提升儿科就诊记录的准确率。
Mistral AI 开放首个平台服务 La Plateforme 的 beta 访问,提供三个对话端点和嵌入端点,各有不同性能价格取舍。
推荐理由:Mistral AI 开放首个平台服务测试,给出三个对话端点和嵌入端点的性能价格取舍,可据此判断其早期 API 能力边界。
Hugging Face 发布 Optimum-NVIDIA 推理库,只需把 transformers 的 pipeline 导入改成 optimum.nvidia 一行代码,即可在 NVIDIA 平台上获得最高 28 倍吞吐和 1200 tokens/秒,首 token 延迟最高降低 3.3 倍。
推荐理由:原文给出单行代码替换即可获得最高 28 倍吞吐的量化数据,读者可据此判断现有 LLaMA 推理流程的改造成本。
Hugging Face 与 AMD 公布合作进展,Transformers 模型无需改动代码即可在 AMD Instinct GPU 上运行,并已支持 Flash Attention v2、Paged Attention、DeepSpeed、GPTQ 等加速与量化方案。
Hugging Face 发布 Latent Consistency LoRA(LCM LoRA),通过训练少量 LoRA 适配层而非蒸馏整个模型,让 SDXL 和 Stable Diffusion 从原本 25 到 50 步降到 4 到 8 步完成出图。
推荐理由:LCM LoRA 把 SDXL 推理从 25 步压到 4 步,并给出各硬件实测速度,可据此判断生成工作流的改动空间。
Explosion 发布 Prodigy-HF 插件,让 Prodigy 标注工具直接集成 Hugging Face 生态。
OpenAI 发布 GPTs,用户现在可以创建自定义版本的 ChatGPT,将指令、额外知识和任意技能组合在一起。
推荐理由:OpenAI 官方发布 GPTs,读者可据此了解 ChatGPT 从通用对话走向可自定义智能体的入口变化。
Hugging Face 面向 Enterprise Hub 客户推出 Storage Regions,可指定组织模型和数据集的存储位置,目前支持 US 和 EU,亚太区即将上线。该功能用于满足监管与法律合规(如 GDPR)需求,并提升性能:欧洲用户将仓库存于 EU 区域时,上传和下载速度约为存于 US 的 4-5 倍。非默认位置的仓库会直接显示 Region 标签。
OpenAI 宣布 DALL·E 3 现已在 ChatGPT Plus 和 Enterprise 中可用。为准备更广泛发布,OpenAI 开发了一套安全缓解措施,并同步分享了其来源溯源研究的最新进展。
推荐理由:DALL·E 3 面向 ChatGPT Plus 和 Enterprise 开放,读者可了解其安全缓解措施与来源溯源研究。
Hugging Face 发布 @gradio/lite,一个借助 Pyodide 让 Gradio 应用直接在浏览器中运行的 JavaScript 库,无需服务器端基础设施。
推荐理由:官方博客给出 Gradio-Lite 的完整用法与限制,读者可据此判断无服务器部署 Gradio 应用的可行边界。
Ironclad 利用 GPT-4 简化合同审查流程。
Typeform 借助 GPT-3.5 和 GPT-4,将在线表单升级为动态、对话式的数据收集体验。
Retool 利用 GPT-4 为企业提供快速、安全的 AI 应用构建方式。
Hugging Face 上已有超过 13 万个支持 ONNX 的模型可借助 ONNX Runtime 加速,覆盖 BERT、GPT2、T5、Whisper、Stable-Diffusion 等 90 多种模型架构。以 whisper-tiny 为例,使用 ONNX Runtime 后单次推理平均延迟相比 PyTorch 最高提升 74.30%。
Hugging Face 的 tokenizers 新增 chat_template 属性,用 Jinja 模板保存模型训练时使用的对话格式,把消息列表转换成正确格式的字符串。
推荐理由:Hugging Face 把聊天格式从硬编码改为随 tokenizer 保存的 Jinja 模板,读者可据此理解格式错配为何会静默拖垮模型表现。
OpenAI 宣布 ChatGPT 新增看、听、说能力,可处理图像与语音输入并语音回复。
Hugging Face 为 PRO 用户推出 Inference 服务,提供精选模型的专属 API 端点,由 text-generation-inference 驱动,并提升免费 Inference API 的速率限制。
Hugging Face 发布企业级代码助手 SafeCoder,基于 155 亿参数的 StarCoder 开源模型,支持 80 多种编程语言和 8192 token 上下文窗口。
Hugging Face Diffusers 团队与 T2I-Adapter 作者合作,在 diffusers 中为 Stable Diffusion XL 加入 T2I-Adapter 支持,并发布 sketch、canny、lineart、depth、openpose 五种条件的预训练 checkpoint。
推荐理由:Diffusers 团队与 T2I-Adapter 作者合作把 SDXL 可控生成接入 diffusers,并给出与 ControlNet 的参数量对比。
OpenAI 发布面向教师的 ChatGPT 课堂使用指南,包含推荐提示词、ChatGPT 工作原理与局限说明、AI 检测工具有效性以及偏见问题。
OpenAI 发布 ChatGPT Enterprise,提供企业级安全与隐私保护,并称其为目前能力最强的 ChatGPT 版本。
推荐理由:OpenAI 官方发布面向企业的 ChatGPT 版本,读者可据此了解其安全隐私定位与能力版本信息。
Hugging Face 把 AutoGPTQ 库集成进 Transformers,用户可用 GPTQ 算法以 8、4、3 甚至 2-bit 精度量化和运行大语言模型,4-bit 量化精度损失可忽略,小批量下推理速度与 fp16 基线相当。
推荐理由:Hugging Face 官方说明 GPTQ 量化接入 Transformers 的用法与显存收益,可据此判断本地部署大模型的成本变化。
OpenAI 宣布开发者现在可以自带数据对 GPT-3.5 Turbo 进行微调,以适配自身用例。该更新与 API 调整一同发布。
推荐理由:OpenAI 开放 GPT-3.5 Turbo 微调,开发者可用自有数据定制模型,是当时最直接的定制入口变化。
Hugging Face 发布 SafeCoder,一款面向企业的自托管代码助手商业解决方案,代码在训练和推理阶段都不离开客户 VPC。
OpenAI 将 GPT-4 用于内容政策制定和内容审核决策,可实现更一致的标注、更快的政策优化反馈循环,并减少人工审核员的参与。
Hugging Face Hub 已上线 AWS Marketplace,用户可通过 AWS 账户直接支付 Hugging Face 使用费用。订阅后,Inference Endpoints、Spaces Hardware Upgrades 和 AutoTrain 等服务的组织用量费用将自动计入 AWS 账单,价格与 Hugging Face 公开定价一致。
Hugging Face 发布 swift-transformers Swift 包及配套工具,让开发者能在 Mac 和 iOS 设备上用 Core ML 运行 Llama 2、Falcon 等大语言模型。
推荐理由:Hugging Face 放出在 Apple 设备本地跑 Llama 2 的 Swift 工具链,读者可据此判断端侧大模型的落地路径。
Hugging Face 用机器学习为 Hub 上缺少语言元数据的数据集自动检测语言,并借助 librarian-bots 提交 PR 补充元数据。目前 Hub 约 5 万个公开数据集中仅约 13% 标注了语言,约 87% 未标注。
Segmind 开源了压缩扩散模型 SD-Small 和 SD-Tiny 的权重与蒸馏训练代码,两者参数量分别比基础模型少 35% 和 55%,图像保真度接近基础模型。
推荐理由:Segmind 开源了 SD-Small 与 SD-Tiny 的蒸馏代码和权重,读者可据此了解压缩扩散模型的训练方法与推理加速幅度。
Hugging Face 在 huggingface.js 下发布 Agents.js,一个可在浏览器或服务端用 JavaScript 为 LLM 提供工具访问的新库,通过 npm install @huggingface/agents 安装。
推荐理由:Hugging Face 官方开源 Agents.js,给出从安装到自定义工具与模型的完整用法,可据此判断如何为 LLM 接入工具。