Accelerate 1.0.0

Accelerate 发展概况 在三年半以前、项目发起之初时,Accelerate 的目标还只是制作一个简单框架,通过一个低层的抽象来简化多 GPU 或 TPU 训练,以此替代原生...

Hugging Face 论文平台 Daily Papers 功能全解析

文/ Adeena, 在快速发展的研究领域,保持对最新进展的关注至关重要。为了帮助开发者和研究人员跟踪 AI 领域的前沿动态,Hugging Face 推出了 Daily Papers ...

通过打包 Flash Attention 来提升 Hugging Face 训练效率

简单概述 现在,在 Hugging Face 中,使用打包的指令调整示例 (无需填充) 进行训练已与 Flash Attention 2 兼容,这要归功于一个 最近的 PR 以及新的 DataCol...

Falcon Mamba: 首个高效的无注意力机制 7B 模型

Falcon Mamba 是由阿布扎比的 Technology Innovation Institute (TII) 开发并基于 TII Falcon Mamba 7B License 1.0 的开放获取模型。该模型是开放获取的,所...

LAVE: 使用 LLM 对 Docmatix 进行零样本 VQA 评估 – 我们还需要微调吗?

在开发 Docmatix 时,我们发现经其微调的 Florence-2 在 DocVQA 任务上表现出色,但在基准测试中得分仍比较低。为了提高基准测试得分,我们必须在 DocVQA 数...

一次失败的实验 – 无限注意力,我们为什么坚持实验

总结: 随着我们增加内存压缩次数的次数,Infini-attention 的性能会变得越来越差。据我们所知,ring attention、YaRN 和 rope scaling 这三种方法仍是将预训...

Docmatix – 超大文档视觉问答数据集

本文,我们将发布 Docmatix - 一个超大的文档视觉问答 (DocVQA) 数据集,比之前的数据集大 100 倍。当使用 Docmatix 微调 Florence-2 时,消融实验显示 DocVQ...

基于 Quanto 和 Diffusers 的内存高效 transformer 扩散模型

过去的几个月,我们目睹了使用基于 transformer 模型作为扩散模型的主干网络来进行高分辨率文生图 (text-to-image,T2I) 的趋势。和一开始的许多扩散模型普遍...

ggml 简介

ggml 是一个用 C 和 C++ 编写、专注于 Transformer 架构模型推理的机器学习库。该项目完全开源,处于活跃的开发阶段,开发社区也在不断壮大。ggml 和 PyTorch...

TGI 多-LoRA: 部署一次,搞定 30 个模型的推理服务

你是否已厌倦管理多个 AI 模型所带来的复杂性和高成本? 那么, 如果你可以部署一次就搞定 30 个模型推理服务会如何? 在当今的 ML 世界中,哪些希望充分发挥...
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