Pythonで感情分析を始める
PythonとHugging FaceのTransformersライブラリを使って感情分析を行う方法が解説されました。
AI&Tech、もう追いかけなくていい。
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Hugging Face TransformersのWav2Vec2で大規模ファイルの自動音声認識を実現
Hugging Face TransformersのWav2Vec2モデルを使い、大規模な音声ファイルの自動音声認識（ASR）を効率的…
N
言語モデルを指示に従うように調整する
OpenAIがユーザーの指示により良く従うInstructGPTモデルを開発し、APIのデフォルトとして展開しました。
N
テキストとコードの埋め込みを導入
OpenAIがAPIに新しい埋め込みエンドポイントを導入しました。
🤗 Hubでの超高速検索
Hugging Face Hubの検索機能が大幅に強化され、より高速で関連性の高い結果が得られるようになりました。
N
対照的な事前学習によるテキストとコードの埋め込み
OpenAIがテキストとコードの埋め込みモデルを公開し、様々なタスクで高性能を発揮。
Hugging Face HubにStable-baselines3が登場！
強化学習ライブラリStable-baselines3がHugging Face Hubに統合されました。
ケーススタディ: Hugging Face Infinityと最新CPUによるミリ秒レイテンシの実現
Hugging Face Infinityと最新CPUを組み合わせることで、ミリ秒単位の超低レイテンシを実現しました。
Hugging Face TransformersでWav2Vec2をn-gramで強化
Hugging Face TransformersライブラリがWav2Vec2モデルのデコーディングにn-gram言語モデルを統合しました…
Hugging Face TransformersとAmazon SageMakerでGPT-J 6Bを推論デプロイ
Hugging Face TransformersとAmazon SageMakerを使って、大規模言語モデルGPT-J 6Bを推論用にデプロイする…
AutoNLPとProdigyによるアクティブラーニング
Hugging FaceのAutoNLPとProdigyを組み合わせたアクティブラーニングのワークフローが紹介されました。
GradioがHugging Faceに参画！
GradioがHugging Faceに加わり、AIモデルのデモ作成がさらに強化されます。