标签：Transformers

更快的辅助生成: 动态推测

⭐ 在这篇博客文章中，我们将探讨动态推测解码 ——这是由英特尔实验室和 Hugging Face 开发的一种新方法，可以加速文本生成高达 2.7 倍，具体取决于任务。从 T...

1个月前

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...

3个月前

Sentence Transformers 是一个 Python 库，用于使用和训练各种应用的嵌入模型，例如检索增强生成 (RAG)、语义搜索、语义文本相似度、释义挖掘 (paraphrase mi...

6个月前

简要概述我们推出了 Transformers 智能体 2.0！ ⇒ 🎁 在现有智能体类型的基础上，我们新增了两种能够根据历史观察解决复杂任务的智能体。 ⇒ 💡 我们致力于让...

6个月前

介绍我们很高兴分享“万事通”(Jack of All Trades，简称 JAT) 项目，该项目旨在朝着通用智能体的方向发展。该项目最初是作为对 Gato (Reed 等，2022 年) 工作...

6个月前

欢迎阅读《Hugging Face Transformers 萌新完全指南》，本指南面向那些意欲了解有关如何使用开源 ML 的基本知识的人群。我们的目标是揭开 Hugging Face Trans...

7个月前

如何找到、缩小、适配并部署开源大型语言模型？分享这个10分钟的教程，帮助你了解Hugging Face 🤗 中的各种工具，包括transformers、PEFT、TRL、TGI、Hub、Hu...

7个月前

在这篇博客中，我们将向你介绍俄罗斯套娃嵌入的概念，并解释为什么它们很有用。我们将讨论这些模型在理论上是如何训练的，以及你如何使用 Sentence Transform...

9个月前

我们最近宣布了，来自 Google Deepmind 开放权重的语言模型 Gemma现已通过 Hugging Face 面向更广泛的开源社区开放。该模型提供了两个规模的版本：20 亿和 70...

9个月前

这个系列目的是揭开嵌入的神秘面纱，并展示如何在你的项目中使用它们。第一篇博客介绍了如何使用和扩展开源嵌入模型，选择现有的模型，当前的评价方法，以及...

10个月前

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