14 articles
OpenAI présente une méthode d'entraînement efficace pour les modèles de langage capables de compléter du texte au milieu d'une séquence. La technique réduit les coûts computationnels tout en maintenant les performances sur les tâches standard.
Hugging Face enrichit sa documentation des Datasets avec des guides dédiés à l'audio et la vision. Nouvelles ressources pour intégrer et traiter images et fichiers audio dans les pipelines ML.
Hugging Face présente une optimisation de la génération de texte combinant TensorFlow et XLA. La technique compile les modèles pour accélérer l'inférence sans modifier l'architecture. Résultats reproductibles sur benchmarks standards.
OpenAI publie un framework d'analyse des risques pour les LLM de synthèse de code. Le travail évalue les dangers potentiels des modèles générant du code, propose des méthodes d'évaluation et des mesures d'atténuation pour améliorer la sécurité.
Hugging Face intègre TensorFlow Serving pour déployer les modèles de vision TensorFlow directement sur sa plateforme. Cette intégration simplifie le déploiement en production et améliore la scalabilité des modèles de vision.
Article sur l'Advantage Actor Critic (A2C), un algorithme d'apprentissage par renforcement combinant les approches actor-critic. Explique les principes fondamentaux, l'architecture et les applications pratiques de cette méthode.
DALL·E entre en bêta avec accès à 1 million utilisateurs de la liste d'attente. Les utilisateurs disposent de crédits gratuits mensuels renouvelables et peuvent acheter des crédits supplémentaires par tranches de 115 générations pour 15 $.
OpenAI déploie une nouvelle technique pour que DALL·E 2 génère des images de personnes reflétant mieux la diversité démographique mondiale, réduisant les biais et améliorant la sécurité.
Hugging Face présente une méthode d'entraînement dynamique utilisant des données adversariales pour améliorer la robustesse des modèles. La technique génère automatiquement des exemples difficiles pendant l'entraînement pour renforcer les performances.
OpenAI annonce que plus de 3 000 artistes de 118 pays utilisent DALL·E 2 en phase de recherche. Ces créateurs intègrent l'outil dans leurs workflows et guident le développement des fonctionnalités.
Hugging Face détaille l'infrastructure et les techniques utilisées pour entraîner BLOOM, un modèle de langage multilingue de 176B paramètres. Article technique couvrant l'optimisation distribuée, la gestion mémoire et les défis d'entraînement à grande échelle.
Hugging Face présente un générateur de playlist utilisant Sentence Transformers pour encoder les préférences musicales en vecteurs. Le système compare les embeddings des chansons et recommande des titres similaires via recherche vectorielle.
Hugging Face présente BLOOM, le plus grand modèle de langage multilingue open-source au monde. Entraîné sur 46 langues, BLOOM rivalise avec les modèles propriétaires de pointe en performance et accessibilité.
Guide d'introduction à l'analyse de sentiment sur Twitter utilisant des modèles de Hugging Face. Explique comment charger des datasets, fine-tuner des modèles pré-entraînés et déployer une solution d'analyse de sentiment.