Guide de déploiement du modèle GPT-J 6B sur Amazon SageMaker via Hugging Face Transformers. Explique la configuration d'inférence et l'intégration des outils pour servir le modèle en production.
Hugging Face intègre Active Learning à AutoNLP via Prodigy. La technique réduit le volume de données d'annotation nécessaire en sélectionnant intelligemment les exemples les plus informatifs. Workflow simplifié pour l'étiquetage itératif et l'entraînement de modèles.
OpenAI propose un outil de fine-tuning simplifié pour GPT-3 accessible via une seule commande. La méthode permet d'adapter le modèle à des cas d'usage spécifiques sans expertise technique approfondie.
Hugging Face lance Snowball Fight, son premier environnement ML-Agents. Cet espace d'entraînement simule un combat de boules de neige multi-agents pour développer et tester des stratégies d'apprentissage par renforcement.
Hugging Face publie un guide d'intégration des Transformers avec les IPUs (Graphcore) via la librairie Optimum. Permet d'accélérer l'inférence et l'entraînement de modèles sur processeurs spécialisés.
Hugging Face lance un outil interactif de mesure de données pour analyser les datasets. L'outil permet d'explorer les caractéristiques, la qualité et les biais potentiels des datasets hébergés sur la plateforme.
Hugging Face et Intel optimisent l'entraînement distribué PyTorch via les technologies Intel (processeurs Xeon, oneAPI). Amélioration des performances de fine-tuning sur CPU multi-nœuds pour modèles de langage.
L'API d'OpenAI est désormais accessible sans liste d'attente. Cette ouverture s'appuie sur les progrès réalisés en matière de sécurité.
Hugging Face publie la deuxième partie d'une série sur l'optimisation de l'inférence de modèles BERT sur CPU moderne. Focus sur les techniques de scaling et les gains de performance en production.
Hugging Face publie un guide pour entraîner des modèles d'embeddings de phrases avec 1 milliard de paires d'entraînement. La méthode utilise des techniques de contrastive learning et des datasets massifs pour améliorer la qualité des représentations vectorielles.
Hugging Face publie un guide de fine-tuning de CLIP sur des images satellites et leurs descriptions textuelles. La méthode permet d'adapter le modèle de vision-langage à la télédétection, améliorant la reconnaissance d'objets et scènes géographiques spécifiques.
OpenAI explore le résumé de livres avec retours humains pour améliorer la supervision des systèmes IA sur des tâches difficiles à évaluer automatiquement.
Hugging Face et Graphcore s'associent pour optimiser les Transformers sur les IPU (Intelligence Processing Units). Le partenariat vise à améliorer les performances d'entraînement et d'inférence des modèles sur l'architecture matérielle propriétaire de Graphcore.
Hugging Face présente une méthode de formation collaborative de modèles de langage sur Internet, permettant à plusieurs participants de contribuer au training sans centraliser les données. Approche décentralisée réduisant les barrières d'accès au fine-tuning de LLM.
spaCy, la bibliothèque NLP open-source, intègre le Hugging Face Hub. Les modèles spaCy sont désormais accessibles via la plateforme, facilitant le partage et la collaboration pour les tâches de traitement du langage naturel.
Hugging Face et Amazon SageMaker simplifient le déploiement de modèles open-source. L'intégration permet aux développeurs de mettre en production des modèles HF directement via SageMaker sans configuration complexe.
OpenAI publie une méthode d'évaluation pour les modèles de langage entraînés sur du code. L'étude propose des benchmarks et des critères pour mesurer la qualité et la performance des modèles de génération de code.
Sentence Transformers, modèles spécialisés dans l'encodage de phrases en vecteurs, sont désormais intégrés au Hub Hugging Face. Cette intégration facilite l'accès, le partage et le déploiement de ces modèles pour des tâches de recherche sémantique, clustering et similarité textuelle.
Hugging Face démontre le few-shot learning avec GPT-Neo via son API d'inférence accélérée. L'approche permet d'adapter rapidement des modèles de langage à de nouvelles tâches avec peu d'exemples, sans réentraînement complet.
Will Hurd, ancien congressman, rejoint le conseil d'administration d'OpenAI. OpenAI justifie cette nomination par le besoin d'expertise en politique publique aux côtés de l'expertise technologique pour développer l'IA générale.
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.
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 et Ray intègrent la génération augmentée par récupération (RAG) dans Transformers. Le tutoriel montre comment combiner la récupération de documents avec des modèles de langage pour améliorer la précision des réponses sur des données externes.
Hugging Face annonce une intégration optimisée avec PyTorch/XLA pour les TPUs de Google. La collaboration améliore les performances d'entraînement et d'inférence des modèles sur accélérateurs TPU, avec support natif des workflows Hugging Face.
Hugging Face publie une méthode pour réutiliser les checkpoints de modèles de langage pré-entraînés dans des architectures encoder-decoder. La technique améliore l'efficacité d'entraînement et réduit les ressources nécessaires pour créer des modèles seq2seq performants.
Hugging Face présente les matrices block-sparse pour réduire la taille et accélérer les modèles de langage. Cette technique structure creuse améliore l'efficacité computationnelle sans sacrifier les performances.
Hugging Face présente Reformer, un modèle de langage repoussant les limites de l'efficacité. L'architecture utilise le hachage sensible à la localité et l'attention réversible pour traiter des séquences plus longues avec moins de mémoire, améliorant les performances sur les benchmarks standards.
OpenAI co-organise deux compétitions NeurIPS 2020 avec AIcrowd, Carnegie Mellon et DeepMind. Les épreuves utilisent Procgen Benchmark et MineRL pour évaluer les agents IA sur la généralisation et l'apprentissage par renforcement.
OpenAI adopte PyTorch comme framework de deep learning standard pour l'ensemble de ses opérations.
OpenAI publie une recherche sur le contrôle basé modèle combinant planification en ligne et apprentissage hors ligne. La méthode améliore l'efficacité de l'exploration et de l'apprentissage par renforcement en utilisant des modèles prédictifs pour guider les décisions.
OpenAI propose l'amplification itérée, une technique de sécurité IA permettant de spécifier des comportements complexes en décomposant les tâches en sous-tâches, sans données labellisées ni fonction de récompense. Les expériences restent limitées à des domaines algorithmiques simples.
OpenAI publie des algorithmes de découverte d'options variationnels pour l'apprentissage par renforcement. Ces méthodes permettent aux agents d'apprendre automatiquement des sous-tâches réutilisables sans supervision explicite, améliorant l'efficacité et la généralisation.
OpenAI publie une recherche sur l'apprentissage de représentations de politiques dans les systèmes multi-agents. Les travaux explorent comment les agents peuvent apprendre des représentations efficaces pour coordonner et adapter leurs comportements dans des environnements complexes.
OpenAI présente un nouveau benchmark pour évaluer la généralisation en apprentissage par renforcement. L'outil mesure la capacité des agents RL à s'adapter à des environnements nouveaux et variés, au-delà de leurs données d'entraînement.
OpenAI lance un concours de transfer learning mesurant la capacité d'un algorithme de reinforcement learning à généraliser à partir d'expériences antérieures.
OpenAI publie une méthode pour améliorer les GANs via le transport optimal. La technique réduit l'instabilité d'entraînement et améliore la qualité des images générées en utilisant des distances de Wasserstein.
OpenAI publie une analyse sur les algorithmes de méta-apprentissage du premier ordre. L'article explore les fondements théoriques et pratiques de ces méthodes d'optimisation qui permettent aux modèles d'apprendre à apprendre rapidement avec peu d'exemples.
OpenAI lance un programme de bourses pour 6–10 personnes issues de groupes sous-représentés. Les bénéficiaires étudieront le deep learning à temps plein pendant 3 mois et publieront un projet open-source.
OpenAI explore l'apprentissage par renforcement méta (meta-RL) pour améliorer la capacité des agents à explorer efficacement. L'article examine comment les modèles peuvent apprendre des stratégies d'exploration généralisables plutôt que d'être pré-programmés.
OpenAI a développé un système de désambiguïsation d'entités utilisant un réseau de neurones pour classer les mots dans ~100 types automatiquement découverts (catégories non-exclusives).