Hugging Face & AMD : Accélération des modèles transformateurs
Hugging Face et AMD s'associent pour optimiser les performances des modèles IA sur CPU et GPU. Découvre les bénéfices concrets pour les développeurs.
Hugging Face et AMD s'associent pour optimiser les performances des modèles IA sur CPU et GPU. Découvre les bénéfices concrets pour les développeurs.
Améliore Llama 2 avec DPO pour simplifier le RLHF. Découvre comment cette méthode réduit la complexité de l'ajustement des LLMs.
Boostez la vitesse des modèles de langage Hugging Face sur NVIDIA avec une simple ligne de code, offrant jusqu'à 28x plus rapide.
Double la vitesse de fine-tuning LLM avec Unsloth : moins de mémoire, sans perte d'exactitude, intégration directe avec Hugging Face
Découvrez comment Vectara utilise le modèle HHEM pour évaluer la tendance à l'hallucination des LLMs.
Introduis-toi aux Transformers Hugging Face sans avoir besoin de connaître Python. Un guide clair, spécifiquement pour néophytes curieux.
LiveCodeBench révolutionne l'évaluation des LLMs de code avec un benchmark sans contamination, basé sur des données concrètes.
StarCoder2-Instruct détient une pipeline open-source transparente et permissive. Finies les données distillées!
Hugging Face et Microsoft simplifient l'AI open source sur Azure avec des modèles accessibles et des outils pour développeurs. Découvrez les nouveautés.
Hugging Face optimise l'expérience développeur avec le nouveau Dev Mode sur Spaces. Intégrez VS Code en un clic, pas besoin de git!