Hugging

企业工作流公司ServiceNow和ML工具开发商HuggingFace开发了一种用于编码的开源大型语言生成AI模型——StarCoderLLM。

Text-Generation-Inference（又称TGI）是HuggingFace今年早些时候启动的一个项目，作为支持HuggingFaceInferenceAPI和后来的HuggingChat上的LLM推理的内部工具，旨在支持大型语言模型的优化推理。自推出后，该项目迅速流行，并被Open-Assistant和nat.dev等其他开源项目采用。

目前，市面上已经有不少ChatGPT/GPT4开源替代品，想体验相关产品可访问《有哪些类似chatgpt产品?17个ChatGPT/GPT4开源替代品推荐（附网址）》一文了解。最近HuggingFace发布了开源聊天机器人HuggingChat，用户可以在浏览器中免费试用或根据自己需要进行自定义。

大语言模型的生产部署面临着两个主要挑战:一是需要庞大的参数量，二是需要处理超长的上下文信息输入序列。HuggingFace基于他们在提供大型模型服务方面的经验，分享了一些应对这些难题的技术。在PatrickvonPlaten的文章中，他介绍了三种HuggingFace研究的技术，分别是降低数值精度、采用FlashAttention注意力算法，以及利用专门的推理架构。

**划重点:**1.🌐HuggingFace基于欧洲初创公司MistralAI的开源模型Mistral7B，推出了Zephyr-7B迷你语言模型，并通过蒸馏监督微调（dSFT）方法对其进行了精细优化。2.⚙️Zephyr-7B采用了蒸馏直接偏好优化（dDPO）方法，使用一组“教师”模型的输出作为偏好数据，显著缩短了训练时间，降低了所需资源。

【新智元导读】2023年的LLM开源社区都发生了什么?来自HuggingFace的研究员带你回顾并重新认识开源LLM2023年的大语言模型（LLM），让几乎所有人都燃起了热情。现在大多数人都知道LLM是什么，以及可以做什么。人们讨论着它的优缺点，畅想着它的未来，向往着真正的AGI，又有点担忧自己的命运。围绕开源与闭源的公开辩论也吸引了广泛的受众。2023年的LLM开源社区都发生了什么

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划重点:⭐研究人员在HuggingFaceAI平台上发现大约100个恶意机器学习模型，可能让攻击者注入恶意代码到用户机器上。⭐恶意AI模型的工作原理:利用PyTorch模型等在Python和AI开发中的方法，可以执行恶意代码。⭐为了减轻恶意AI模型带来的风险，AI开发者应当利用新工具，如Huntr，来提高AI模型和平台的安全性。

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划重点:🌐创建个人助理:在HuggingFaceChat中轻松建立自己的助手!🚀功能介绍:与OpenAIGPT相似，定制名字、头像、描述，选择开放LLM，定义系统消息和启动器。🔗开始体验:立即访问huggingface.co/chat/assistants开始创建您的助手吧!

划重点:🔍HuggingFace推出的aMUSEd模型可以在几秒钟内生成图像，比其他竞争对手如StableDiffusion更快。🔍aMUSEd使用了一种轻量级的文本到图像模型，基于Google的MUSE模型。🔍aMUSEd采用了MaskedImageModel（MIM）架构，这种架构减少了推理步骤，提高了生成速度和可解释性。

HuggingFace的首席执行官ClémentDelangue对大型科技公司像商业专利一样保留机器学习代码的做法持反对态度。相反，他正在努力构建一个世界，在这个世界中，每个开发者或初创公司都可以自由访问人工智能模型，并有效地帮助AI实现开源。

HuggingFaceCEO预测2024年，AI行业将出现6大变化，第一条就绷不住了:HuggingFace将破产?2024年，AI行业将会进化成什么样?OpenAI主席GregBrockman曾经在去年最后一天预测:2023年会让2022年看起来像AI发展还没有苏醒一样。果然，2023年，AI行业迎来了全面的爆发。

【新智元导读】HuggingFace作为开源AI社区的代表，总结了社区最欢迎的前15个公司和机构。让我们看看在开源社区眼里，哪些机构对于开源AI贡献最大。HuggingFace上最受欢迎的15个AI公司出炉了!目前的冠军，是StabilityAI。开源英雄MetaAI，取得亚军之位。而我们熟知的微软、谷歌、OpenAI，分别名列第八、九、十的位置。

划重点:⦁HuggingFace研究人员利用伪标记创建了一个庞大的开源数据集，用于提炼Whisper模型的较小版本，称为Distil-Whisper。⦁Distil-Whisper在挑战性的声学条件下保持了Whisper模型的韧性，同时减轻了长篇音频中的错觉错误。⦁自动语音识别（ASR）系统已达到人类水平的准确度，但由于预训练模型的不断增大，在资源受限的环境中面临挑战。

划重点:-HuggingFace的两人团队H4致力于开源构建类似ChatGPT的AI模型。-H4团队已发布多个开源大型语言模型，包括聊天型Zephyr-7B-α和改进型Falcon-40B。-H4的主要研究重点是对齐技术，以使语言模型根据人类反馈行为进行学习。

站长之家(ChinaZ.com)11月8日消息:IBM今日发布新闻稿，宣布正式启动价值5亿美元的风险投资基金，专注于投资一系列人工智能公司，从初创期到高速成长阶段的企业，加速生成式人工智能技术及其在企业中的研究与应用。

由六家开源人工智能利益相关者组成的联盟——HuggingFace、GitHub、EleutherAI、CreativeCommons、LAION和OpenFuture——呼吁欧盟政策制定者在最终确定欧盟人工智能法案时保护开源创新，该法案将成为欧盟人工智能法案的最终版本，号称是世界上第一部全面的人工智能法。

HuggingFace、GitHub、EleutherAI、CreativeCommons、LAION和OpenFuture等开源AI利益相关者组成的联盟呼吁欧盟政策制定者在制定《欧盟AI法案》时保护开源创新。

关于人工智能社区在是否保持人工智能模型开放（并冒不良行为者滥用它们的风险）或选择闭源仅由少数科技巨头控制的问题，HuggingFace的首席执行官主张采取平衡的方法。在国会听证会上，HuggingFace首席执行官兼联合创始人克莱门特·德兰格（ClementDelangue）表示，让人工智能更加开放“可以培养安全创新”。

对齐or不对齐，Thatisaquestion.我们知道，大多数模型都具有某种嵌入式对齐方式。随便举几个例子:Alpaca、Vicuna、WizardLM、MPT-7B-Chat、Wizard-Vicuna、GPT4-X-Vicuna等等。一般来说，对齐肯定是件好事。目的就是为了防止模型做坏事——比如生成一些违法违规的东西出来。但是，对齐是怎么来的?

最近，一套基于螺旋形状的控制网图像在网络上引发了热潮。这种独特的螺旋形状风格成为了网友们关注的焦点，而令人惊讶的是，这个风格是由HuggingFace空间创造出来的。这一系列螺旋控制网图像以其独特性和创新性引发了广泛的关注和讨论。项目地址:https://huggingface.co/spaces/AP123/IllusionDiffusion

>>>>>>>>>>>>大模型动态<<<<<<<<<<<<腾讯“混元大模型”正式发布参数规模超千亿

文章概要:1.HuggingFace推出了名为“训练集群即服务”的新AI服务，允许公司进行AI模型训练，无需拥有大量计算资源。2.用户可以使用价格计算器根据参数、功能、训练数据量和速度配置所需的模型，价格范围广泛。3.尽管提供了这项服务，顶级AI模型如GPT-4或Google的Gemini仍然显著昂贵且强大。未来，处理器进步、更高效的架构和高质量训练数据可能会降低培训成本。

近日，人工智能科技公司HuggingFace推出了一项新服务TrainingCluster，用户仅需一键即可对模型进行训练，无需处理复杂的内部过程。这项创新服务将极大地减少用户在深度学习项目中进行模型训练所需的时间和精力。项目地址:https://huggingface.co/training-cluster

站长之家(ChinaZ.com)8月25日消息:总部位于纽约的人工智能公司HuggingFace已从一些科技巨头公司筹集了2.35亿美元，使其估值攀升至45亿美元。

本文概要:1.HuggingFace推出开源多模态AI模型IDEFICS，支持图像和文本输入。2.IDEFICS基于DeepMind的Flamingo视觉语言模型，表现与专利模型相当。3.IDEFICS有90亿和800亿参数版本，支持生成连贯的文本。

人工智能创业公司HuggingFace最近推出了一款名为IDEFIX的开源多模态AI模型。IDEFIX可以处理图像和文本输入，并生成连贯的文本输出。

据TheInformation报道，两位知情人士透露，Salesforce正在领投HuggingFace的一轮融资，HuggingFace是帮助企业使用人工智能的估值最高的初创公司之一，估值超过40亿美元。

IBM和开源AI平台HuggingFace宣布，IBM的watsonx.ai地理空间基础模型——使用NASA的卫星数据构建——现在将在HuggingFace上公开提供。它将成为HuggingFace上规模最大的地理空间基础模型，也是与NASA合作建立的首个开源AI基础模型。