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OpenAI présente ChatGPT, un modèle entraîné pour interagir en conversation. Le format dialogué permet à ChatGPT de répondre aux questions de suivi, reconnaître ses erreurs, contester les prémisses incorrectes et rejeter les demandes inappropriées.
VQ-Diffusion est un modèle de génération d'images combinant quantification vectorielle et diffusion. Il utilise un codebook discret pour représenter les images, permettant une génération plus efficace et contrôlable que les approches diffusion standard.
Hugging Face présente un panorama de ses solutions d'inférence : Inference API (serverless), Dedicated Endpoints (instances dédiées), Text Generation Inference (TGI, optimisé pour LLM), et Transformers.js (inférence navigateur). Chaque solution cible des cas d'usage différents selon latence, coût et scalabilité.
Hugging Face accélère les capacités d'IA documentaire avec de nouveaux modèles et outils optimisés pour le traitement de documents. La plateforme améliore la vitesse d'inférence et la précision sur des tâches comme l'extraction d'informations et la classification de documents.
Hugging Face démontre l'analyse de sentiment sur données chiffrées via chiffrement homomorphe. La technique permet de traiter des textes sans les déchiffrer, préservant la confidentialité tout en utilisant des modèles NLP standard.
Hugging Face publie des démos ML interactives directement sur arXiv, permettant aux lecteurs de tester les modèles et résultats des papers sans quitter la plateforme. Intégration native des Spaces Hugging Face dans les articles scientifiques.
Hugging Face présente la recherche contrastive, une méthode de décodage pour les transformers qui génère du texte au niveau humain. La technique équilibre vraisemblance et diversité lexicale, améliorant la qualité par rapport au beam search et au sampling standard.
Hugging Face publie un guide complet pour entraîner Stable Diffusion avec DreamBooth via la librairie Diffusers. La méthode permet de personnaliser le modèle sur des images spécifiques avec un fine-tuning efficace en ressources.
OpenAI rend l'API DALL·E disponible en bêta publique. Les développeurs peuvent dès maintenant construire des applications utilisant le modèle de génération d'images.
Hugging Face publie un guide pour affiner Whisper, le modèle de reconnaissance vocale d'OpenAI, sur des données multilingues avec la librairie Transformers. La méthode couvre le prétraitement audio, l'entraînement et l'évaluation sur plusieurs langues.
Hugging Face annonce l'intégration d'Optimum Intel et OpenVINO pour accélérer l'inférence des modèles. La solution optimise les performances sur les processeurs Intel via la quantification et la compilation.