Huggingface TransformersとRayによるRetrieval Augmented Generation(RAG)
Huggingface TransformersとRayを使って、RAGシステムを構築・スケーリングする方法が紹介されました。
AI&Tech、もう追いかけなくていい。
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Huggingface TransformersとRayを使って、RAGシステムを構築・スケーリングする方法が紹介されました。
Hugging FaceがPyTorch/XLA TPU上で動作し、大規模モデルの学習を効率化。
OpenAIが大規模言語モデル(LLM)の能力、限界、社会的影響について解説しました。
Hugging Face TransformersでTensorFlowモデルの推論速度が向上しました。
OpenAIがKubernetesクラスターを7,500ノードに拡張することに成功しました。
ZeRO技術を活用することで、大規模モデルの学習効率とメモリ使用量を大幅に改善しました。
Hugging FaceがAPI顧客向けにTransformerモデルの推論速度を最大100倍高速化しました。
OpenAIがテキストキャプションから画像を生成するニューラルネットワーク「DALL·E」を発表しました。
OpenAIが自然言語から視覚概念を学習するニューラルネットワーク「CLIP」を発表しました。
OpenAIが組織変更と成長の1年を迎え、今後の方向性を示した。
事前学習済みのエンコーダーのみ、またはデコーダーのみのモデルをエンコーダー・デコーダーモデルに変換…
fairseqのWMT19翻訳システムがHugging FaceのTransformersライブラリに移植されました。