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BigBird introduit un mécanisme d'attention block-sparse qui réduit la complexité quadratique des transformers à linéaire. Cette approche combine attention locale, globale et aléatoire pour traiter des séquences jusqu'à 4096 tokens, améliorant l'efficacité sans sacrifier la performance.
Plus de 300 applications utilisent GPT-3 via l'API OpenAI pour des fonctionnalités de recherche, conversation et complétion de texte.
Amazon et Hugging Face annoncent un partenariat stratégique intégrant les modèles Hugging Face dans SageMaker. La collaboration facilite le déploiement, l'entraînement et l'inférence de modèles open-source via l'infrastructure AWS.
Retour d'expérience sur la construction d'un pipeline Transformers serverless sur Google Cloud. L'auteur détaille l'architecture, les défis d'intégration et les optimisations de coûts pour déployer des modèles en production sans gestion d'infrastructure.
Tutoriel Hugging Face sur le fine-tuning de Wav2Vec2 pour la reconnaissance vocale anglaise. Utilise la bibliothèque Transformers et des datasets publics. Démontre l'ajustement d'un modèle pré-entraîné pour améliorer les performances ASR.
Hugging Face sélectionne les publications clés de février 2021 sur les transformers long-range. Focus sur l'extension de la longueur de contexte et les architectures efficaces pour traiter des séquences longues.
OpenAI découvre dans CLIP des neurones multimodaux qui réagissent au même concept indépendamment de sa présentation (littérale, symbolique ou conceptuelle). Cette découverte explique la précision de CLIP dans la classification de rendus visuels inhabituels et progresse vers la compréhension des associations et biais appris par ces modèles.