Créer un leaderboard Hugging Face avec Vectara
Découvrez comment Vectara utilise le modèle HHEM pour évaluer la tendance à l'hallucination des LLMs.
Découvrez comment Vectara utilise le modèle HHEM pour évaluer la tendance à l'hallucination des LLMs.
Découvrez comment Wav2Vec2-BERT surpasse Whisper en ASR avec peu de ressources, même pour le mongol, tout en étant plus rapide et éco-efficace.
Hugging Face et Google s'unissent pour démocratiser l'IA, combinant modèles ouverts et technologie Google Cloud. Découvrez ce partenariat puissant.
Comment Hugging Face optimise le portage des modèles Transformers vers MLX grâce à une compétence dédiée.
DeepInfra devient fournisseur sur Hugging Face, révolutionne l'inférence AI avec un large catalogue de modèles et une intégration facilité.
PaddleOCR 3.5 intègre Transformers pour une OCR rapide et modulaire, idéale pour Document AI.
Découvre comment le Hallucinations Leaderboard évalue les LLMs face aux hallucinations avec précision et transparence.
Découvrez comment le leaderboard évalue la performance des modèles IA dans des scénarios réels en entreprise sur 6 tâches spécifiques.
Découvrez PatchTST et son impact sur les séries temporelles avec Hugging Face : prévisions, performance, modularité.
Hugging Face rend ses LLM plus efficaces sur AWS Inferentia2, une étape clé pour des applications scalables.